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自動運転EV開発のチューリング、AI技術による信号機の認識アルゴリズムを開発 【TURING】
2023年1月17日
自動運転EV開発のチューリング、AI技術による信号機の認識アルゴリズムを開発
自社開発のデータベースを用いることで日本国内の信号機に対応
人工知能による完全自動運転とEV車両の開発に取り組むTURING株式会社（千葉県柏市、代表取締役：山本一成、以下「チューリング社」）は、自社開発の走行データベースを用いた信号機の高精度識別モデルの開発に着手致しました。チューリング社ではこれまで約1000時間分の走行データの取得・走行データベースの構築を完了しており、本データベースと自社開発のAI技術を用いることで、画像認識による信号機の認識技術の開発を行っています。AI・深層学習による信号機の認識技術を自動運転システムに組み込むことで、追加のセンサ機器・道路インフラ機器を必要としない信号機認識システムの実現を目指します。
■信号機の認識技術開発に関する背景
チューリング社では完全自動運転を目指して、より人間の判断・頭脳に近いAI自動運転システムの研究・開発活動を行ってきました。
自動運転システムを実現するためにも、信号機の認識・意味理解は非常に重要な要素でしたが、(1) 多くの学習データが米国・中国で取得されたものであること・(2) 国内の信号機を比較してもハードウェア的特性が異なること・(3) そもそも信号機の意味理解が複雑であること、などの理由から日本国内で信号認識に用いることのできるAI技術・深層学習モデルはほとんど開発されてきませんでした。
また信号機の認識・識別のために追加のセンサ機器・道路インフラ機器を設置することも検討しましたが、導入コストを抑えるとともに、地域ごとのインフラ投資の多寡によらずあらゆる場所・あらゆる状況において利用可能な自動運転を実現するため、車両に取り付けるカメラのみで信号機を認識する技術を開発することとなりました。
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■チューリング社の信号機識別技術の開発について
チューリング社では、日本国内においてAIによる信号機認識を実現するために、15,000枚のアノテーション・ラベル付け作業を行い、信号機識別モデルの開発を行いました。より詳細な開発の工程について、開発チームが技術記事を投稿していますので是非ご覧ください。
【自動運転】信号機認識に挑む / 走行画像15,000枚のアノテーションとYOLOXモデルによる深層学習実践
https://zenn.dev/turing_motors/articles/70c5072c04d04c
AI技術とカメラを用いた信号機認識アルゴリズムを開発・社会実装することで、交通インフラへの追加投資を必要としない、低コスト・スケーラブルな自動運転システムを実現することを目指しています。
■チューリング社のAI自動運転技術を開発する『Brainチーム』について
Director of AIの山口 祐をはじめ、機械学習・MLOps・クラウド・画像認識等に専門性を持つエンジニアが所属し、完全自動運転実現のための開発・研究を行っています。Brainチームでは機械学習ベースの自動運転システムを実現するための研究・開発プロジェクトと走行データ収集プロジェクトに取り組んでいます。今後も完全自動運転の実現のために積極的に開発活動を行っていきます。
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■チューリング社について
TURINGは、「We Overtake Tesla」をミッションにかかげ、完全⾃動運転EVの量産を⽬指すスタートアップです。世界で初めて名人を倒した将棋AI「Ponanza」の開発者である⼭本⼀成と、カーネギーメロン⼤学で自動運転を研究し、Ph.D.を取得した⻘⽊俊介によって2021年に共同創業され、AI深層学習技術を⽤いた、限定領域に留まらない「完全自動運転」の実現を志向しています。
なお、シードラウンドで10億円の資金調達を実施済みですが、自社での車両生産体制構築を見据えて2023年中にシリーズAの資金調達を実施する予定です。
社名：TURING株式会社（読み：チューリング、英語表記：TURING Inc.）
代表者：代表取締役 ⼭本⼀成
設⽴：2021年8⽉
資本⾦：3,000万円（2022年9⽉末現在）
事業：完全自動運転EVの開発・製造
本社：千葉県柏市若柴226番地44中央141街区1
URL：https://www.turing-motors.com
■採⽤情報
完全⾃動運転システム・EV⾞両を⼀緒につくる仲間を積極的に募集しています。
採⽤ページ：https://herp.careers/v1/turing
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