Microsoft Azureを活用した自動運転向けエンボディドAIのスケールアップ

当社の自動運転技術が実世界での展開へと移行するにつれ、AI製品に求められる要求は高まり続けています。エンボディドAIを研究段階から生産段階へとスケールアップさせるには、大規模なトレーニング、厳格な検証、そして多様な車両プラットフォーム、地域、ユースケースにわたる信頼性の高い運用をサポートできるインフラストラクチャが必要です。

過去数年間にわたり、マイクロソフトとの連携は、こうした要求に応える上でますます中心的な役割を果たしてきました。当社の技術、チーム、顧客プログラムが拡大するにつれ、それらを支えるために必要なAIワークロードの複雑さも増しています。この進展を反映し、当社はマイクロソフトとの戦略的パートナーシップを拡大し、展開の次のフェーズに入るにあたって協力をさらに深めています。

研究開発から展開へ

Wayveの自動運転2.0アプローチは、実世界のデータと経験から直接学習するエンボディドAIを中心に構築されています。技術開発が生産環境へと移行するにつれ、インフラストラクチャに対する要件は大きく変化します。モデルのトレーニングにとどまらず、展開には継続的な検証、顧客向けのモデルカスタマイズ、自動評価ループ、シミュレーション、そして多様な走行条件における運用準備が求められます。

世界的な自動車メーカーである日産との初の顧客契約や、英国を皮切りに他の市場へも拡大予定のUberとのロボタクシー試行計画など、最近のマイルストーンは、実世界での展開へのシフトを象徴しています。これらのプログラムにより、顧客、地域、ユースケースを超えてスケールする当社のソフトウェア製品を支えることができる、生産グレードのクラウドインフラストラクチャの必要性が高まっています。

Azure上での大規模構築

Azureは、2020年以来、WayveのエンボディドAIモデルの大規模なトレーニングと検証を支えてきました。Azure上で、当社は世界で最も多様な走行データセットの一つでトレーニングされた独自の基盤モデルとともに、GAIA-3などの生成世界モデルをスケールさせることができました。

このインフラストラクチャは、自動車およびモビリティパートナーと協力して高度な運転支援と自動化を実用化する上で、不可欠な推進力となっています。これにより、消費者向けのアプリケーションにエンボディドAIを導入するために必要な信頼性と安全性のレベルを維持しながら、迅速な反復開発が可能になります。

マイクロソフトはWayveの最先端AIワークロードから学んでいる

自動運転は、大規模な学習、安全性に直結する運用、絶えず変化する環境での展開を組み合わせた、実世界における最も複雑なAIの課題の一つです。Wayveの最先端AIワークロードがインフラの限界を押し広げる中、マイクロソフトとの協力により、新しいAzureプラットフォーム機能の導入を通じてそれらの要求に応えることができました。これらの知見は、生産準備の整った自動運転システムを大規模に提供するために必要なコンピューティングプラットフォームの形成に役立てられています。

一般の消費者に安全な自動運転を届ける

最終的に、自動運転の目標は技術的な達成だけではなく、人々が日常的に信頼して使用できる、安全で頼りになるシステムを構築することです。その目標を達成するには、当初から生産を想定して設計され、車両プラットフォーム、地域、実世界の条件を問わず信頼性高く動作できるエンボディドAIが必要です。

Wayve共同創設者兼CEO、アレックス・ケンダル：
「自動運転が最終的に成功するかどうかは、信頼にかかっています。予測通りに動作し、大規模かつ安全に展開できるAIを構築するには、本格的なAIインフラストラクチャが必要です。マイクロソフトのようなパートナーと協力することで、これらの技術を実用化するために必要なコンピューティングとシステムを確実に確保できます。」

マイクロソフト 製造・モビリティ担当コーポレートバイスプレジデント、ダヤン・ロドリゲス：
「自動運転は、AIにとって最も過酷な実世界でのテストの一つです。Wayveはエンボディド・インテリジェンスの限界を押し広げており、Azureはそのレベルの複雑さを大規模にサポートするように構築されています。私たちは共に、高度なAI研究を、安全で日常的に使用できる生産準備の整ったシステムへと変える手助けをしています。」

Wayveとマイクロソフトの提携についての詳細は、Microsoft Sourceの特集記事をご覧ください。