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テスラが誇る「自前主義」と6つのAIテクノロジーの全貌
8/26(木) 7:00配信

テスラが8月19日に開催した「AIデー2021」では、同社のAI(人工知能)に関する様々な取り組みが紹介された。幹部たちのプレゼンのテーマは、コンピュータビジョンや「計画と統制」、シミュレーション、データインフラストラクチャ、自動車用スーパーコンピュータ、データセンター用スーパーコンピュータなど多岐にわたるものだった。

イーロン・マスクは最後に登場し、テスラが開発中の人型ロボットを発表した。

当日のプレゼンの中には、説得力に欠けるものもあったが、イベントを通して、テスラが実に多くの分野に取り組んでいることが示された。同社は、競合他社の多くがソフトやハードなどの開発を外部のサプライヤーに委託しているのに対し、全て自前で構築している点を繰り返し強調した。

■コンピュータビジョン

イベントでは、テスラでAI部門のシニア・ディレクターを務めるAndrej Karpathyが最初に登壇し、同社が開発したニューラルネットワークのアーキテクチャについて説明した。Karpathyが4年前にテスラに参画した頃は、1台の車載カメラから取得した1つの画像を個々のニューラルネットワークに入力していたという。

その後、Karpathyと彼のチームは、時空間メタデータを活用することでシステムのパフォーマンスを高める新たなニューラルネットワークのアーキテクチャを開発した。1つのネットワークのバックボーンが全ての車載カメラの画像を取得し、組み合わせて分析をすることで周辺環境をより正確に認識することが可能になるのだという。

新しいアーキテクチャは、車両が少し前に通過した標識など、過去の画像を覚えている。標識が視界から消えても、車両による認知や将来予測に影響を及ぼす可能性があるからだ。

Karpathyの説明で最も興味深かったのは、テスラがシステムのアウトプットを変更した点だ。新たなニューラルネットワークは、車線や物体検出といった人間が理解しやすいアウトプットではなく、ベクトル空間に分析結果を出力してAIシステムの他のパーツがそれを最大限活用することを可能にする。

■計画と統制

計画と統制(Planning & Controls)チームの責任者であるAshok Elluswamyが次に登壇した。彼は、車両の走行軌跡プランニングの問題を分析的に解決する上で直面している課題をいくつか紹介し、テスラがニューラルネットワークを用いてこれらの課題を乗り越えようとしている状況を説明した。テスラは、コンピュータに囲碁のようなゲームのトレーニングをする上で有効な「モンテカルロ木探索(Monte Carlo tree search)」と呼ばれるアルゴリズムを採用しているという。

ニューラルネットワークにこのアルゴリズムの実行をトレーニングすることで、グラフ探索アルゴリズムに比べてパスの収束が格段に速くなる。Elluswamyは、駐車場の例を用いて、決定的アルゴリズムとニューラルネットワークのパフォーマンスの差を説明した。

■データラベリング

多くの企業は、データラベリングをオフショアの安価な業者に外注しているが、テスラは自前で行っている。Karpathyが再び登壇し、同社のデータラベリングチームが米国を拠点にして、ベクトル空間のデータをラベリングする計算ツールを開発していると説明した。

その後、Elluswamyがデータラベリングを自前で行うことで効率性が向上している状況を、実例を挙げて説明した。彼によると、レーダーへの依存をなくすためには1万ものラベリングをした動画が必要で、業者に外注すると数カ月を要することになるが、テスラはインハウスでソフトウェアを使って行い、1週間で作業を完了したという。

シミュレーション
■シミュレーション

テスラのシミュレーションは、他のソフトウェアプロジェクトと同様に、AIに大きく依存している。同社は、敵対的機械学習を用いてシミュレーターのフォトリアリズムを向上しており、テスラがイベントで見せたサンプル映像は現実の動画とほとんど区別がつかないほどリアルだった。

■コンピュータハードウェア

オートパイロットハードウェアのシニア・ディレクターを務めるGanesh Venkataramananは、テスラが世界最速のスーパーコンピュータの開発を目指す「Project Dojo」について説明した。Venkataramananによると、Dojoに用いられているマッチ箱サイズの「D1チップ」には、1テラフロップの計算ユニットが354個組み込まれているという。

テスラは、行列積演算を用いてニューラルネットワーク用に計算ユニットを最適化した。また、チームは、7nmの製造プロセスを用いてD1チップをカスタム設計した。数万個のD1チップをピザ箱サイズに組み合わせた「トレーニングタイル」は、9ペタフロップスの演算能力の演算能力を持つという。そして、タイルを100万個組み合わせたものが、「ExaPOD」と呼ばれる、テスラのデータセンター用スーパーコンピュータだ。

プレゼンテーションの中で、Venkataramananはハードウェアアーキテクチャが既に完成しているようなトーンで説明をしたが、彼は最後に最初のトレーニングタイルが先週到着したばかりであることを明らかにした。つまり、Project Dojoが完成するのはまだ当分先のことになりそうだ。

■人型ロボット「テスラ・ボット」

最後にイーロン・マスクが登壇し、人型ロボット「テスラ・ボット」(Tesla Bot)を紹介した。このロボットは、危険な作業や、単純な反復作業のような退屈な仕事を行うよう設計されている。

マスクは、テスラが間違いなく世界最大のロボティクス企業であると話し、同社が持つロボティクスやAIの技術を自動運転車以外のロボットに用いる理由を説明した。彼は、ニューラルネットワークやハードウェアの開発が進んでいることを踏まえ、「これらの技術を人型ロボットに用いることは理にかなっている」と述べた。

マスクは、テスラ・ボットがまだプロトタイプの段階である点を強調したが、将来的に現実のものにすると約束した。

■結論

テスラのAIに賭ける野望には、息を吞むばかりだ。テスラが開拓しようとしている領域の1つにでも十分なリソースを投入できる企業は数社しかないだろう。

イベントの最後に行われた質疑応答で、マスクはテスラの個々のコンピュータハードウェアが1つのタスクを実践するために設計されているため、多くのタスクに対応した他社製品よりも優れた性能を発揮できると述べた。

今回のAIデーでは、テスラが自動運転車だけでなく、世界最先端のニューラルネットワークやデータラベリング、シミュレーター、コンピュータハードウェア、人型ロボットなど幅広い分野を手掛けていることが示された。

David Silver