テスラ人工知能イベント「AIデー」の内容詳細!

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テスラの待望の「AIデー」がやってきました。まもなく、イーロン・マスクCEOをはじめとするテスラの経営陣が、自動車事業だけでなく、エネルギー事業やそれ以外の分野でのAIへの取り組みについて、最新の詳しい情報を公開することになります。

このAIデーは、テスラの技術的な最新情報を提供する新たなツアーとなることが期待されています。そのため、このイベントに向けてEVコミュニティがかなり興奮しているのは当然のことです。

テスラはこの招待制イベント「AIデー」の詳細を非公開としているため、これから行われる実際のイベントの詳細は不明です。しかし、参加者に送られたAIデーのアジェンダによると、基調講演でイーロン・マスクCEOの話を聞くことができるほか、アンドレイ・カルパシー氏をはじめとするテスラのAIエンジニアと話ができたり、テスラのAI開発を支えるチームとの分科会に参加できたりすることが予定されています。

以前開催された自動運転のイベント「オートノミー・デー」やバッテリー関連イベント「バッテリー・デー」のように、ここではAIデーのディスカッションをフォローし、この待望のイベントの最新情報を逐次お届けします。

イベント開始前

●16:50PT(米国太平洋時間)-皆さん、こんにちは。今回は恐らくテスラ社の中でも最もテクニカルなイベントで、同社の最新のAIへの取り組みやその背後にある技術について非常に深く掘り下げた内容になると思います。かなり期待しています。

●16:55PT-開始5分前。AIデーの参加者がツイッターに写真を投稿していますが、実際の会場では写真やビデオの撮影は禁止されており、これは予想通りです。

●17:00PT-午後5時(米国太平洋標準時間)AIデーのライブストリームで音楽が正式に生演奏されています。少し待たされるようです。始まるまで何分かかるかな?

●17:10PT-心に留めておいた方がいいのは、AIデーは招待制の採用イベントだということです。議論が極端に技術的な方向に進んだ場合に備えて、考えておくべきことがあります。今回のAIデーは、人工知能のエキスパートを集めるために企画されています。私たちは、幸運にもその場に居合わせることができました。

●17:15PT-15分過ぎました。「イーロン・タイム」(時間通りでないスケジュール)はAIデーでも有効です。

●17:30PT-30分の遅延です。これほどの遅延はかなり久しぶりです。

●17:38PT-イーロンが目撃されたようです。そしてプレビュービデオも!さあ、皆さん、お待たせしました。

イーロン・マスク登場

●17:48PT-イーロン・マスクCEOがステージに登場しました。イベントの開始が遅れたことを謝罪し、彼は、テスラがこの「技術的困難」を解決するために、おそらくAIを必要としているとジョークを飛ばしました。
イーロン・マスクCEOは、今回のAIデーが採用イベントであることを強調しています。

(Credit: Tesla)

次にテスラのAI責任者であるアンドレイ・カーパシー氏を登壇させます。AIを議論するのにこれ以上の人材はいません。

アンドレイ・カーパシー(AIディレクター)

●17:51PT-カーパシー氏はまず、テスラのAIの視覚的要素について、同社の車両に使用されている8つのカメラが特徴的であると述べました。この「AIディレクター」は、AIは生物のようなものと考えることができ、合成視覚野を含めて一から構築されていると指摘しています。

●17:55PT-カーパシー氏は、テスラが自動車の視覚野を設計する際に、生物学的な視覚が目でどのように認識されるかをモデル化していると述べています。また、テスラの視覚処理戦略が長年にわたってどのように進化してきたか、そして今日どのように行われているかについても触れています。また、彼は、テスラの「ハイドラネット」のマルチタスク学習機能についても触れています。

(Credit: Tesla)

●17:56PT-カーパシー氏は、テスラが過去に画像データをどのように処理していたかを示すビデオを紹介しました。彼は、過去に共有されたFSD(Full-Self Driving:完全自動運転)のための人気ビデオを映写し、その挙動は素晴らしいが、システム的に不十分であることが判明し、これはテスラがスマート・サモン(アプリで遠くから車を呼び寄せる機能)を開始したときに学んだことであると指摘しています。この経験で、カメラ毎の検出データは素晴らしい一方で、ベクトル空間が不十分であることが証明された、とのことです。。

●18:00PT-カーパシー氏は、知覚の基本的な部分に関わるより多くの課題を取り上げています。言うまでもなく、AIデーはテスラの最も技術的なイベントであることが判明しました。それにしても、マルチカメラネットワークはすごいですね。膨大な作業が必要ですが、テスラの自動運転実現に向けての推進力となる可能性は十分にあります。

●18:05PT-カーパシー氏は、テスラがニューラルネットワーク学習を実質的に1から再構築し、以下の「マルチヘッドルート」を活用したことを語っています。これには、カメラのキャリブレーション、キャッシング、キュー、すべてのタスクを効率化するための最適化などが含まれます。

●18:10PT-カーパシー氏のディスカッションでは、今日、テスラのFSD戦略は「よりまとまったもの」になっていると指摘しています。これは、同社の車両が走行中にリアルタイムで効果的に地図を描くことができたという事実によって示されています。これは、スーパークルーズ(GMの自動運転技術)やウェイモ(グーグルの自動運転車)のような自動車とソフトウェアの両方のライバルが採用している「事前に地図を作成する戦略」と比較して、根本的な違いです。

自動運転

●18:15PT-オートパイロット・ソフトウェア・ディレクターのアショク・エルムジー氏が登壇しました。まず、「非凸空間」と「高次元行動空間」の両方で計画を立てる際の重要な問題について説明しました。また、これらの問題に対するテスラのソリューションである「ハイブリッド・プランニング・システム」を紹介しました。オートパイロットが車線変更を行う様子を見せて実演しています。

●18:18PT-アショク氏は、他のクルマと一緒に走るとき、オートパイロットは自分自身がどう走るかだけでなく、他のクルマがどう動くかを考えなければならないと指摘します。彼はこの点を示すために、テスラ車が道路をナビゲートし、複数の車に対応する映像を見せています。

●18:23PT-アショク氏は、世界のほかの地域では、交通行動は非常に複雑であると述べています。例えば駐車場がいかに複雑であるかを例示しています。駐車場から車を呼び出す場合(スマート・サモン)、かつて40万のデータを使ってナビゲートしていましたが、その結果、車のパフォーマンスに大きな問題が発生しました。

(Credit: Tesla)

●18:25PT-カーパシー氏は、次に「手動ラベリング」(カメラ映像を人間の手で判別してラベル付けすること)について語ります。カーパシー氏は、第三者に委託した手作業によるラベリングは最適ではないと指摘します。そこでテスラは、垂直統合の考え方に基づき、独自のラベリングチームを設立することにしました。カルパシー氏によると、当初、テスラは2D画像のラベリングを行っていましが、やがてベクトル空間でラベリングができる4Dラベリングに移行しました。しかし、それだけでは不十分だったため、結果としてコンピューターが自動でラベル付けをするオートラベリングが開発されたとのことです。

(Credit: Tesla)

●18:30PT-アショク氏がふたたび戻ってきて、この「オートラベリング」について話します。簡単に言えば、手作業では不可能なほど多くのラベリングを行う必要があるということです。彼は、走行中の1台の車から、道路やその他の道路上のアイテムをどのように「再構築」するかを示しています。これにより、テスラはデータのラベリングを効率的に高速化し、オクルージョン(手前にある物体が後ろにある物体を隠す状態)があっても車を安全かつ正確にナビゲートできるようになりました。

(Credit: Tesla)

●18:45PT-テスラのオートパイロット・エンジニアリング・ディレクターのミラン・コヴァック氏が登壇しました。同社の自動車でニューラルネットワークがどのように実行されているかについて説明します。テスラが実現しようとしているシステムにはスーパーコンピュータが必要だと指摘しています。

●18:35PT-アショク氏は、これらの検討により、最終的にテスラはFSDとオートパイロットからレーダーを引退させ、ピュアビジョンモデルを採用したと指摘しています。レーダー+カメラシステムとピュアビジョン方式を比較すると、現在の戦略がいかに洗練されているかがわかります。同氏はまた、テスラの自動運転システムの開発にシミュレーションがどのように役立っているかについても触れています。彼は、データの入手が困難な場合、ラベル付けが困難な場合、または「閉ループ」の場合にシミュレーションが役立つと述べています。

プロジェクトDojo

●18:50PT-プロジェクトDojoの責任者であるゲネシュ・ヴェンカタラマナン氏がステージに登場しました。彼は、イーロン・マスクCEOがオートパイロットを訓練するために必要な超高速訓練用スーパーコンピュータを求めていたと述べています。この結果、「プロジェクトDojo」が誕生しました。Dojoは、ネットワークファブリックで接続された分散型コンピューター・アーキテクチャーです。また、大規模なコンピュートプレーン、低レイテンシで極めて高い帯域幅、パーティション化されマップ化された大きなネットワークなどを備えています。

(Credit: Tesla)

●18:55PT-スーパーコンピューターDojoのスペックは非常に高くなっています。その「野獣のようなスペック」の裏で、Dojoの可能性が最大限に発揮されているのは、このパワーが「完全自動運転車の実現」という1つのことに使われているからだと思われます。Dojoは純粋な学習マシンであり、50万個以上のトレーニングノードが一緒に構築されています。1タイルあたり9ペタフロップスの計算能力、1秒あたり36テラバイトのオフタイルの帯域幅をもっています。

(Credit: Tesla)

●19:00PT-ヴェンカタラマナン氏が「ExaPOD」(訳注:Dojoプロジェクトにより、1.1エクサフロップスの性能を有するAI演算用スーパーコンピューター)を紹介します。これはテスラのもう一つの革命的なソリューションです。これらを見ると、テスラの完全自動運転へのアプローチがまったく別のレベルにあることがわかります。ウォール街やマーケットがここで起きていることを完全に吸収するのに数日かかっても不思議ではありません。

●19:00PT-クレイジーなのは、Dojoがまだ完成していないことです。これは現在の姿に過ぎません。Dojoはまだまだどんどん進化していて、将来的にはもっと強力なものになるでしょう。さて、今度はイーロン・マスクの番です。テスラの自動車以外の次の展開について話します。

テスラのロボット「テスラ・ボット」

●19:06PT-新製品!テスラのロボット!楽しい寸劇の後、イーロンはこの「TeslaBot」はいずれ本物になると言います。

(Credit: Tesla)

●19:11PT-「テスラ・ボット」は本当に実現します。それは人間によって、人間のために作られます。フレンドリーなロボットで、人間がしないといけない危険で反復的で退屈な作業を代替してくれるでしょう。このロボットは、現在、テスラ社の自動車用に開発されているシステムを使用しています。「経済的にも広い応用が可能になるでしょう」とマスク氏は語っています。

Q&A

●19:15PT-そして、Q&Aが始まりました。最初の質問は、テスラのイノベーションのオープンソース化についてです。マスクCEOは、これらすべての技術を開発するにはかなりの費用がかかるので、どのようにオープンソース化できるかはわからないと述べています。しかし、他の自動車会社がこのシステムのライセンスを希望すれば、それは可能とのことです。

●19:25PT-AIと製造業についての質問があり、それが「Alien Dreadnaught」(エイリアン・ドレッドノート)のコンセプトとどのように関連する可能性があるのかが問われています。マスクCEOは、今日のテスラの製造のほとんどがすでに自動化されていることを指摘しています。また、人型ロボットはどちらにしても実現していくので、テスラがこのプロジェクトを、しかも安全に行うことは素晴らしいことだとのべています。「私たちは人型ロボットに役立つ部品を作っているのですから、作るべきでしょう。私たちが作らなくても、他の誰かが作るでしょうし、私たちはそれが安全であることを確認したいのです」とマスクは言っています。

●19:40PT-テスラ・ボットの利用場面についての質問がありました。マスク氏は、テスラ・ボットは退屈で反復的な仕事や、人々が最もやりたくない仕事から始めるだろうと指摘しています。

Tesla AI Day

実際の映像は以下のYoutubeでご確認ください!

この記事はこのサイトを引用・翻訳・編集して作成しています。

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