トヨタ、PFN並びにNTTと共同で「ぶつからないクルマ」のコンセプトを具現化

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自動車・路側インフラ設備から収集した情報をリアルタイムに分析・学習し、走行中の自動車に提供

日本電信電話株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:鵜浦博夫、以下NTT)は、将来のIoTインフラの提供に向け、ターゲットとしている自動車・交通分野でエッジコンピューティング技術(※)を活用した研究開発を推進している。

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Quote source: Impress Watch

※エッジコンピューティングとは、端末とクラウドの間の端末に物理的に近い場所にサーバを置き、一部の処理を実行できる環境のこと。

そうした中、ICTを通じてパートナー企業と新たな価値創造を目指す一環としてNTTは、トヨタ自動車株式会社(本社:愛知県豊田市、社長:豊田章男、以下、トヨタ)、株式会社Preferred Networks(本社 : 東京都文京区、社長 : 西川 徹、以下、PFN)と共に、「ぶつからないクルマ」のコンセプトを実動デモンストレーションとして具現化した。

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1.コンセプト展示の背景
NTTでは、ネットワークのエッジに計算機能を持つサーバを分散配置し、ユーザやスマートフォン、通信機能を持つ自動車等と確実にデータをやり取りする、 IoT基盤技術の確立を目指している。

自動車分野では、より安全な走行を提供するため、車両が持つセンサの情報に基づき自律的に判断し、運転支援や周辺状況の共有と活用が求められている。そこでトヨタ、PFN、NTTの持つコンセプトや技術を持ち寄り、今回の実動デモを作成・実施した。

2.今回実現したコンセプトの概要
今回のデモンストレーションでは、トヨタの考える「人工知能を使った将来の運転支援のコンセプト」、NTTの「エッジコンピューティング技術と高信頼無線技術」、そしてPFNの「ぶつからない事象を学習するディープラーニング技術」と用いて実現した。

具体的には、自動車模型を使用し、各車が走行することで時々刻々変化する周囲環境に対して衝突回避の動きを、PFN社の高度な人工知能により学習。

複数の車の学習状態を共有することで、学習に必要な時間の短縮も実現した。

サーバと車との通信では、複数の無線アクセス方式を使いて高い信頼性が保たれており、送られた学習結果を用いてそれぞれの車が自律的にぶつかることなく走行させることに成功している。

3.今後の取り組み
将来的には、複数の車や路側設備から送られるデータから、「今リアルタイムで何が起きているかといった動的で、精密な交通空間情報を獲得すること」、「交通渋滞等の分析・学習・予測をする」、「緊急時・災害時に車両の優先度付けを行う」など、より高度な処理を行うことで、より高度な運転支援をするためのインフラ技術の確立を目指していく。

また3社は、上記により自動車が多くのセンサや通信機能を装備し、様々な情報を得ることで、運転車への様々な運転支援ができる世界がそう遠くない時期にやってくるとしている。