WayveがGAIA-3を発表、世界モデルをシミュレーションから評価へと進化させる

ロンドン、2025年12月2日 – エンボディドAIのリーダーであるWayveは本日、自動運転AIの評価と検証を加速するために設計された、次世代の生成型世界モデルGAIA-3の発表を行いました。GAIA-2の成功を基盤とし、この新しいモデルはより大規模で高性能であり、現代のエンドツーエンド運転システムの有意義な評価を可能にするために特別に構築されています。

現実世界の安全上の危険は稀であり、再現するには危険が伴います。現在のテストは、現実世界の複雑さを捉えきれない制御されたテストコース実験に大きく依存しています。生成型世界モデルは、AIモデルが安全かつ効率的に学習、計画、意思決定を行える動的な運転シナリオをシミュレートすることで、この課題に対処します。

GAIA-3は150億のパラメーターを持ち、GAIA-2の2倍のサイズです。ビデオトークナイザーも2倍の大きさで、現実世界の物理学と因果関係をより忠実に表現できます。複数の大陸、車両タイプ、環境、運転条件にわたる10倍のデータで事前学習されており、よりシャープな視覚、より一貫した照明、特に道路標識におけるより豊かなテクスチャの詳細を備えた、高忠実度のビデオ生成を可能にします。

GAIA-3は、以下の新しい評価モードも導入しています。

• 安全性が重要なシナリオ生成により、「もしも」のエッジケースをオフラインで安全にテスト
• 異なる車両リグ間での一貫した評価のためのエンボディメント転送
• 変化する条件下での堅牢性テストのための制御された視覚的多様性

GAIA-3は、世界モデリングを視覚合成から自律性評価へと進化させます。多くの異なる条件下でAI運転行動の定量的評価をサポートする、構造化された現実的なシーンを生成できます。初期の研究では、GAIA-3のシミュレーションテストが現実世界の運転結果と密接に一致し、合成テストの却下率を5分の1に削減したことが示されています。

Wayveのチーフサイエンティストであるジェイミー・ショットンは次のように述べています。
「GAIA-3により、Wayveは視覚合成から真の自律性評価と検証へと世界モデリングを進化させる大胆な一歩を踏み出します。このモデルは、日常の交通状況から稀な、安全性が重要なイベントまで、現実世界のダイナミクスを再現することを学習します。これにより、開発者は安全でスケーラブルな自動運転に向けた進捗を測定、比較、加速させることができるでしょう。」

Wayveはまた、ウォーリック大学のウォーリック・マニュファクチャリング・グループと提携し、英国政府資金提供プロジェクトであるDriveSafeSimにおいて、GAIA-3のような生成型世界モデルの安全評価における使用を検証しています。

GAIA-3のアーキテクチャ、方法論、評価に関する詳細については、当社の技術ブログをこちらでご参照ください。