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モービルアイの事業を知るにはエンジニアが設計に使う技術を知ることが重要です。

 

 

モービルアイ(mobileye)AI(Artificial Intelligence)

AIとはコンピュータに知能が必要とされる行動をとらせ、複雑な問題も解決させる技術です。AIの登場は1940年代で1990年代にAIの研究は実社会の問題の解決のために加速しました。2010年から機械学習の効率向上やビッグデータの採用により、より高度なAIが登場しました。モービルアイのセンシング技術でも使われている画像認識などは大きな投資があり進歩した分野です。

AI は効率の良い教育や、高齢者の自立、障碍者の支援、スマートビルディングなどの分野で、社会にも経済成長にも大きな影響を与えられます。AIが生活を便利にする例をAppleのSiri、IBMのWatsonなどを通じてすでに経験しています。他にもAIの例としてはGoogle Assistant、AmazonのAlexa、MicrosoftのCortanaなどがあります。

 

 

モービルアイ(mobileye)のAIの活用

AV(自動運転)には、道路上の他の車両と洗練された交渉を行う技術が必要です。追い抜かす時、道を譲るとき、合流する時、道を曲がる時などで道路上の他の車の動きを考慮する必要があるからです。

考えられるシナリオは大量にあり、他の道路上の車両、通行人の動きは予測出来ません。モービルアイは道路状況に応じてAV(自動運転)が意思決定を行えるように、AIを搭載しています。

 

 

モービルアイ(mobileye)ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習の一つでアルゴリズムを利用しデータから学習します。機械学習によって機械は過去に経験したことから、未来を良くするために学習します。かつてエンジニアは完全なコンピュータを目指して全ての行動をプログラムで制御しようとしていました。

一方、機械学習ではコンピュータは大量のデータからタスクをどう処理するのか、自身で判断します。言い換えると人の介入なしで、自動で学習するアルゴリズムを作り出すのがゴールです。コンピュータにタスク処理のプログラムをする場合と違い、機械学習ではどうすれば私たちが与えた例からコンピュータがプログラムを作り出すかを考えます。ディープラーニングは人の思考に似た構造で情報を与えら、データの中から複雑なパターンを発見しそれに従って行動します。

 

 

モービルアイ(mobileye)のディープラーニングの活用

ディープラーニングはモービルアイの視覚システムの原動力です。ドライビングポリシーのアルゴリズムでは強化学習が使われ、賞罰によって他のドライバーとのやり取りを学びます。私たちは車両を、センサーから供給される情報、もしくはコンピュータが処理したデータからシミュレーション上で予測された行動を取るように訓練しています。

 

 

モービルアイ(mobileye)IoT(Internet of Things)

IoTは複数機器をインターネット上で繋げてデータを集め、相互で働き情報を共有できるようにする技術です。過去、インターネットはパソコン同士をつなげるものでした。IoTでは、温度計や車、レコーダーなど、様々なモノがネット上でつながり、新しい可能性を生んでいます。

 

 

モービルアイ(mobileye)のIoTの活用

モービルアイは、インターネットを使い、位置情報を集めて他の車両と共有しています。他の車両はそのデータから学習し、データはクラウドソースマップの作成にも使えます。最終的にはIoTによって運転手のいないAVが他のAVと通信し安全にやり取りできるようになるでしょう。

 

 

モービルアイ(mobileye)クラウドソーシング

クラウドソーシングは、情報をあらゆるソースから情報を集める技術です。例えば、Wikipediaはよく知られた例の一つです。他にも会社が広告キャンペーンのアイデアをクラウドソーシングで集めたり、ドライバーが周辺の交通情報を得るためのアプリケーションなどがあります。

 

 

モービルアイ(mobileye)クラウドソーシングの活用

モービルアイでは、正確な位置情報と車線情報をクラウドソーシングでリアルタイムに取得します。このデータは何万台という車のカメラとそのチップから集められます。字度運転が集めた画像データはモービルアイのアルゴリズムで処理され超高精度(誤差3~10㎝以内)の、世界中の一般の交通可能道路、全車線の情報を含むロードマップの作成に利用されます。このようなモービルアイの技術を搭載した車輛は環境の変化を検知し、リアルタイムでロードブックをアップデートします。