Developers Summit 2024「LLMで切り拓く完全自動運転の道、エンジニアが創るクルマの未来」を見ました

チューリング株式会社 取締役CTO 青木 俊介さん

「ハンドルがない乗用車」の販売を目指されている、AIとソフトウェアから新しいクルマを開発されているTuring株式会社さん。

とりまく環境

「日本は製造業、ものづくりに強いけど、情報/ITの変化で負けてきた。
車はまだ負けてない。
時価総額ではTESLAに負けている。
日本の基幹産業である車産業の危機なのではないか。」

ソフトウェアアップデートによって進化していく車と、進化しない車なら進化する車に乗りたいですね。
新しい機能はハードウェアにも実装しないといけないから、iPhoneみたいに新しいモデルが出るたびに買い替えるには高価すぎますね。
でもハードが古くなっていってもソフトウェアだけでのアップデートでも嬉しいですね。
位置情報とか盗難防止、音声認識はデフォルト装備してほしいです。
今乗ってる車がアシスト機能はあって、高速道路ならほぼ自動運転してくれてます。
一般道は信号検知とか左折巻き込み確認とかまだ難しそうですね。

自動運転とLLM

「自動運転はアルゴリズムだけで対応するには限界がある。
複雑な交通標識、かもしれない運転、外部コミュニケーションなど高度な理解が必要。」

「『あなたはエキスパートなドライバーです。
この状況に対してどう運転しますか？』
などのプロンプトを渡すと的確な答えが返ってくる。
それを自動運転に組み込む。」

アルゴリズムだけで対応できなかったものを、LLMで越えていくんですね。
信号も標識も今のままじゃなくて、座標や位置情報に対してクラウド上で制御して、そこと物理の車がやり取りするとかにならないですかね。

画像モデルと言語モデルを統合するライブラリHERON(https://github.com/turingmotors/heron)を開発されている。

「Llama2-70Bの学習コスト　172万GPU時間をクラウドで10億円」

クラウドで一時的な機械学習でモデルを生成しよう、はよくある話ですが、それでも学習コストがすごいですね。

「LLMの推論は時間がかかる」

外部状況の変化にLLMはすぐはレスポンス返せない。
APIのレイテンシーとエッジのスループットが課題となる。
ネットワーク通信ももちろん必要だけど、ダメな地域でも走れないといけない。
なので、エッジだけで動かすことも必要。
課題はあるけど、何か突破口になるような動きになるといいですね。

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

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@yamamanx

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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