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本セッションでは、生成AIによって自動運転開発に革命をもたらすマイクロソフトの最先端アプローチを紹介します。
マイクロソフトの自動運転開発プラットフォーム「AvOps」は、シナリオ生成、データ処理、機械学習評価、次アクション抽出まで、開発ライフサイクルの全フェーズにAIを統合し、これまで数週間かかっていたワークフローを数時間で完了できるように変革します。
さらに生成AIによって要件定義、スプリント計画、実装、テストを加速し、かつてない開発スピードを実現するHypervelocity Engineeringの導入によってこれまでにないスピードの開発を可能にします。
加えて、複数の生成AIエージェントが協調し、開発ワークフローを強化・効率化するAgent AIフレームワークも紹介します。
実際のケーススタディを通じて、生成AIが自動運転開発にもたらす具体的なインパクトを探り、モビリティの未来をどう変えていくかについて議論します。

最先端のニューラル再構築とワールド・ファウンデーション・モデルが、シミュレーションワークフローを合理化し、AVモデルの開発、テスト、検証における重要な課題に対処することで、自律走行車開発にどのような変革をもたらすかをご覧ください。本セッションでは、NVIDIA NuRecおよびCosmosの画期的な技術と、次世代AVシステムのためのスケーラブルなシミュレーションパイプラインを可能にするVoxel51の統合を紹介します。

生成AIモデルは急速に進化しており、現在では幅広いタスクをサポートしています。その能力を理解するために、大規模な評価活動が行われています。Weights & Biases Japanでは、日本最大級の公開LLMリーダーボードとビジョン言語モデルリーダーボードを運営しています。また最近では、生成AIシステム全体の評価に関するホワイトペーパーも発表しています。本講演では、これらの取り組みから得られた知見を共有し、モデルやシステムの評価における我々の幅広いコミュニティの取り組みについて紹介します。

自律走行車ほど、物理AIを急速に前進させているものはないと考えています。本講演では、合成データ、NeRF、よりスマートなキュレーション、ベクトル検索を使用して、最先端のAVデータセットを構築する方法を説明します。Nvidia Omniverse、最新モデル、そして最高のツールを駆使した本講演にご期待ください。

次なるAIの波となっている「エンボディドAI」が最初に提供する体験こそ、自動運転です。 Wayveの製品アーキテクチャ＆セーフティ責任者から、同社のエンボディドAI技術とその商用化に向けたグローバル展開、地図を必要としないAV2.0のアプローチ、単一のエンドツーエンドのニューラルネットワークを用いてデータからの直接認識と判断によって運転を学習していくAIモデルが、どのように米国、カナダ、ドイツ、ヨーロッパ、さらに日本でほとんど事前学習がない状態、あるいは全く必要とせずに運転できるのかを、解説していきます。
この基盤モデルは、安全性を設計段階から考慮した安全対策と共に多様な市場からのデータによって、高解像度地図や高額なセンサーなしで迅速かつ汎化を促進させているのかも紹介します。最後に、消費者レベルでの自動運転の実装へと進む中、この動向が日本の自動車メーカーとモビリティエコシステムにとって何を意味するのかについても解説します。