「2030年までに完全自動運転車」 テスラ追う新興チューリングの戦略は？
完全自動運転車の開発を進めているスタートアップのTuring（チューリング、東京都品川区）は、開発のための専用計算基盤「Gaggle Cluster」（ガグルクラスター）の運用を開始した。10月30日に都内で記者会見を開いた山本一成CEOは、今後の開発の見通しなどを明らかにした。NTTPCコミュニケーションズの工藤潤一社長と、NTTドコモ・ベンチャーズの安元淳社長のNTTグループ2社のトップも登壇。いかにして開発を支援していくかを説明した。 【写真を見る】将棋ソフト「Ponanza」を開発したチューリング山本一成CEOの経歴 チューリングは、2025年12月までに人間を介さない自動運転のできる車を東京都内の路上で30分間走らせるプロジェクト「Tokyo30」を、2024年3月から進めている。現在も、試験運転車を走らせて既にデータを収集中だ。この計画はドライバーのいない完全自動運転、いわゆる「レベル5」の車を一般道で走行させるもので、実現すれば、日本最速での完全自動運転車が誕生することになる。 同社は2030年にはこの完全自動運転車を実用化させたいとしており、山本CEOは「人が運転するよりも圧倒的に安全な車を作るのがわれわれの使命だ。先頭集団についていきたい」と実用化に強い意欲を示した。
カメラのみでデータ測定 驚きの“実用化計画”とは？
現在、世界の主要な自動車メーカーは、自動運転車の開発に向けてしのぎを削っている。米国のサンフランシスコでは米Google（グーグル）が開発し実用化した自動運転タクシー「Waymo」（ウェイモ）が走っている。一方ほかのプロジェクトでは、まだ技術的な問題点があり、実用化されていないのが現実だ。 現段階では米国のEV（電気自動車）大手のTesla（テスラ）が自動運転車をいち早く実用化しようと、多くの実験車を走らせてデータを収集している。そうした中で、既存の自動車メーカーではないベンチャーが、Teslaと競い合う形で、大手自動車メーカーよりも先に完全自動運転車を実用化する具体的な計画を発表したのは驚きだ。 チューリングでは、車に積んだ6台のカメラ使い、走行に必要な360度の周辺データを測定し、そのデータを処理して安全を確かめながら走行する。この自動運転モデルの学習にはNVIDIAの最先端半導体「H100」のGPU（画像処理半導体）が使われている。 これまでの自動運転では、走行中に信号など外部インフラと相互通信をしながら走行するシステムが考えられていた。一方チューリングのシステムは、カメラからのみのデータを活用するのが特徴だ。 山本CEOは「当社が開発したAIモデル『TD-１』には、歩行者や車、バスなどのオブジェクトが、どのような状況で、どう動いていくかを深く理解させる必要があります。今後は、どのメーカーも実現していない、対向車などの障害物がどのように動くかを予測して、自動運転ができるように整備していきたいです」と意気込む。 これを実現するためには、人間の頭脳と同等以上の高度な判断に基づいて走行できる自動運転モデルを開発する必要がある。そのために重要なのがGaggle Clusterによる高速な計算スピードだ。NVIDIAの複数のGPUを同時に使用することによって、通信速度をスピードアップでき、それにより処理速度を速め、複数のモデルの開発をより強力に推し進めることが可能になるという。
