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米GM｢人間の能力を超える｣自動運転車の完成が、わずか2年で現実味を増した理由
概要：人間による補助を必要としない｢完全自動運転｣の実現は、間近に迫っているとも、まだ10年はかかるとも言われる。そんななかで｢達成度80％を超えた｣と評価されるのが、米GM傘下の｢クルーズ（Cruise）｣だ。
米ゼネラル・モーターズ（GM）傘下で、日本のホンダやソフトバンクも出資する自動運転開発会社｢Cruise（クルーズ）｣の試験運転車両。
Cruise
完全自動運転車の開発は、今日最も困難な技術的課題のひとつだ。
自動運転車は、公道を走る他の車両や歩行者の挙動など、周囲で次々と起こる出来事にミリ秒単位で反応できる必要がある。
米ゼネラル・モーターズ（GM）傘下で、評価額190億ドルの自動運転開発会社クルーズ（Cruise）は、車載人工知能（AI）のアルゴリズム精度を上げるため、｢継続学習マシン（CLM）｣を活用している。
200台の公道試験車両から集まってくる情報の多くは、典型的な運転行動に関するものばかりだが、実はその究極の狙いは｢干し草の山にまぎれ込んだ針｣ほどの通常想定しがたいケースにめぐり合うことだ。
クルーズは日ごろから、公道試験を目的とする自動運転車200台を、米西海岸サンフランシスコの街なかで走らせている。道路状況や歩行者の挙動、他の一般者のドライバーの運転行動に関するデータを集めるのが目的だ。
走行するのはそれぞれ1日数時間、運転席には人間のドライバーが乗り込み、制御はほとんど自動で行われる。
車体に搭載された40個の独立したセンサーが集めたデータは｢コンティニュアス・ラーニング・マシン（CLM、継続学習マシン）｣に送られ、自動でラベル分けされる。これはクルーズのあらゆるAIモデルにとって重要なデータソースとなる。
クルーズの核心を支えるのは、それぞれ｢認識｣｢予測｣｢計画｣を司る3種類のソフトウェアだ。
｢認識｣は、自動運転システムの“目”にあたり、ある物体がクルマなのか人間なのか、それとも別の何かなのかを特定する。｢予測｣は、そうした物体が次にどんな動きをするのかを見抜く。｢計画｣は、それらの情報を組み合わせ、自車がどう動くかを判断する。
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