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公開：2024-12-17

ノーチラスなど3社がレーシングカー向け超低遅延AIシステムの実証実験を実施、5ミリ秒での高速データ処理を実現

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

• レーシングカー走行データを活用した超低遅延AIシステムの実証実験を実施
• 5ミリ秒でのデータ書き込みと推論処理を実現
• ラップタイムやレース順位のリアルタイム予測に成功

レーシングカー向け超低遅延AIシステムの実証実験を実施

ノーチラス・テクノロジーズ、さくらインターネット、日本レースプロモーションは2024年12月12日、スーパーフォーミュラの走行データを活用した超低遅延AIシステムの実証実験を実施したことを発表した。実証実験では2024年11月8日および9日に鈴鹿サーキットで開催されたスーパーフォーミュラRd8-9において、走行中のフォーミュラカー21台のテレメトリデータを活用してラップタイムやレース順位をリアルタイムで予測することに成功している。^[1]

本システムではさくらインターネットが提供する計算基盤上で稼働する次世代データベース「劔"Tsurugi"」を使用し、テレメトリデータの前処理と永続化の書き込み処理を5ミリ秒で実行している。AIによる推論処理も5ミリ秒から20ミリ秒程度の超低遅延で実現し、特殊なチップを組み込むことなくオープンアーキテクチャで高いパフォーマンスを実現することに成功した。

本実証実験はNEDOのプロジェクトの一環として実施されており、光通信インフラ上での分散情報処理の実現に向けた重要な知見が得られている。今後はレース中の予測・分析機能の拡充や実運用の開始を予定しており、フォーミュラレースの戦略立案支援に活用される見込みだ。

超低遅延AIシステムの実証実験結果まとめ

テレメトリデータについて

テレメトリデータとは、遠隔地から測定データを収集・監視するためのシステムから得られる情報のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 車両の位置情報やスピード、エンジン回転数などのリアルタイムデータを取得可能
• 無線通信を介してデータを送信し、即時の分析や監視が可能
• レース戦略の立案や車両パフォーマンスの最適化に活用

本実証実験では、フォーミュラカーからのテレメトリデータを毎秒1,050パケット受信し、9つのテーブルに高速で登録を行っている。データの一貫性を担保しながら永続化を実現しつつ、95パーセントのデータを平均6.44ミリ秒で登録することに成功している。

超低遅延AIシステムに関する考察

超低遅延AIシステムの実証実験は、フォーミュラレースにおけるリアルタイムの戦略立案支援という点で画期的な成果をもたらしている。特に処理速度の面で従来のシステムを大きく上回る性能を実現しており、特殊なハードウェアを必要としない点も導入のハードルを下げる要因となるだろう。

しかしながら、実際のレース環境下では天候の変化や予期せぬアクシデントなど、さまざまな外的要因がパフォーマンスに影響を与える可能性がある。このような状況に対応するため、AIモデルの継続的な改善や異常値の検出機能の強化など、システムの堅牢性を高めていく必要があるだろう。

今後はレース以外の分野、特にリアルタイムの制御が求められる製造業やロボティクスなどへの応用も期待される。Machine to Machineの学習処理をミリ秒単位で実行できる本システムは、人間の反応速度を超えた制御を必要とする産業分野においても大きな価値を提供する可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ さくらインターネット. 「スーパーフォーミュラで走行中のレースカーの車載データを利用した超低遅延AIの実証実験を実施 | さくらインターネット」. https://www.sakura.ad.jp/corporate/information/newsreleases/2024/12/12/1968217919/, (参照 24-12-17).

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