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公開：2024-10-13

チューリングがGENIAC第2期に採択、完全自動運転に向けたAI開発が加速、5.2億円規模のGPU計算資源を活用し技術革新へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• チューリングがGENIAC第2期に採択
• 完全自動運転向け基盤モデル開発を推進
• 約5.2億円分のGPU計算資源を活用

チューリングがGENIAC第2期に採択され自動運転技術の革新を加速

Turing株式会社は、経済産業省とNEDOが推進する国内生成AI開発プロジェクト「GENIAC」の第2期に採択された。この採択により、合計約5.2億円分のGPU計算資源の活用およびデータセット構築のための事業に対して助成を受けることになった。チューリングは今年2月に発表された第1期に続き、2度目の採択となっている。^[1]

本事業では、あらゆる運転環境において人間の運転を完全に代替するため、高次の認知・理解・判断能力に加え、実世界での行動を可能にする「身体性」を持つマルチモーダル基盤モデルを開発する。これにより、テキストや映像、センサーデータを統合的に理解し、運転環境における周囲の移動体や環境の変化をリアルタイムで予測することが可能になる。

チューリングは、カメラから取得したデータのみでステアリング、アクセル、ブレーキなど、運転に必要なすべての判断をAIが行うE2E (End-to-End) の自動運転システムを開発している。複数種類のデータを用いて高度な判断を行うマルチモーダル生成AI「Heron」や、リアルな運転シーンを動画として生成可能な自動運転向け生成世界モデル「Terra」などの開発を通じて、2030年までにハンドルのない完全自動運転車の実現を目指している。

GENIACプロジェクト採択内容まとめ

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マルチモーダル基盤モデルについて

マルチモーダル基盤モデルとは、複数の異なる形式のデータ（モダリティ）を統合的に処理し、理解する人工知能モデルのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• テキスト、画像、音声など複数のデータ形式を同時に処理
• 異なるモダリティ間の関係性を学習し、統合的な理解を実現
• 複雑な実世界の状況をより正確に認識・予測可能

チューリングが開発を進めるマルチモーダル基盤モデルは、自動運転に特化した設計となっている。カメラからの視覚情報、センサーからの物理データ、さらには自然言語による指示など、多様なデータを統合的に処理することで、複雑な交通環境における安全で効率的な運転判断を可能にする。この技術は、2030年までに目指すハンドルのない完全自動運転車の実現に不可欠な要素となっている。

GENIACプロジェクト採択に関する考察

チューリングがGENIACプロジェクトの第2期に採択されたことは、日本の自動運転技術開発において重要な一歩である。約5.2億円分のGPU計算資源の活用が可能になることで、より高度で複雑なAIモデルの開発が加速すると予想される。特に、身体性を持つマルチモーダル基盤モデルの開発は、従来の自動運転システムの限界を超える可能性を秘めている。

一方で、このような大規模な国家プロジェクトにおいては、技術開発と並行して法制度の整備や社会的受容の促進も重要な課題となるだろう。完全自動運転車の実用化に向けては、技術的な進歩だけでなく、事故責任の所在や個人情報保護などの法的問題、さらには一般ドライバーの心理的抵抗感の克服など、多岐にわたる課題への取り組みが必要になる。

今後、チューリングには技術開発の推進だけでなく、他の自動車メーカーや関連企業、さらには政府機関との連携を通じて、自動運転技術の社会実装に向けた総合的なアプローチを展開することが期待される。2030年までにハンドルのない完全自動運転車を実現するという目標に向けて、技術革新のスピードを維持しつつ、社会との対話や協調を進めていくことが成功の鍵となるだろう。

参考サイト

1. ^ . 「チューリング、国内生成 AI 開発プロジェクト「GENIAC」の第2期に採択 | Turing株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000056.000098132.html, (参照 24-10-13).
2. 経済産業省. https://www.meti.go.jp/index.html

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