自動運転システムの訓練に特化、テスラの独自チップから見えた“クルマの未来”

テスラが自動運転技術の開発を加速させるべく、人工知能(AI)の学習に用いる独自プロセッサー「D1」を発表した。その狙いを読み解くと、巨大なニューラルネットワークを高度化することで自動車の自律性を高める戦略が透けて見えてくる。

TEXT BY WILL KNIGHTTRANSLATION BY CHIHIRO OKA

WIRED(US)

テスラは自動車メーカーである。それと同時にテスラは、人工知能(AI)の分野で競争力を確立すべく、半導体チップを自前で開発する企業のひとつでもある。

テスラは8月末に開催したAI人材の確保を目的としたイベント「AI Day」で、半自動運転技術「オートパイロット」を支える機械学習アルゴリズムを訓練するためのカスタムチップ「D1」の詳細を明らかにした。このイベントはAIの分野におけるテスラの成果に焦点を当てたもので、同社が開発中のヒト型ロボットに扮したダンサーも登場している。

半導体メーカー以外で独自チップの開発に取り組む企業のなかで、テスラは最後発と言っていい。AIの重要性が高まり導入コストも上昇するなかで、グーグルやアマゾン、マイクロソフトをはじめとするさまざまな企業がこの技術に多額の資金を投じ、独自のチップも設計するようになっている。

イベントに登壇したテスラの最高経営責任者(CEO)のイーロン・マスクは、同社のニューラルネットワークの訓練に使われるコンピューターシステムのパフォーマンスを最大化することが、自動運転における進化の鍵になるのだと主張した。「訓練にかかる時間が数日なのか、それとも数時間なのか。それが非常に大きな意味をもつのです」と、マスクは語る。

「クルマとは動物である」

かつてテスラは車載チップとしてエヌヴィディア(NVIDIA)の製品を採用していたが、それを2019年に自社開発のものに切り替えている。だが、AIアルゴリズムの訓練に使われるパワフルかつ複雑なチップをつくるとなれば、ずっと巨額のコストが必要になり、そして道のりは困難でもある。

「自動運転における解決策が大規模ニューラルネットワークの訓練であると信じるなら、そのために必要なのはこの種の垂直統合型の戦略でしょうね」と、スタンフォード大学自動車研究センター(CARS)のディレクターでAI Dayにも参加したクリス・ガーデスは語る。

路上の物体を認識するために、多くの自動車メーカーはニューラルネットワークを使っている。なかでもテスラはこのテクノロジーに強く依存しており、「トランスフォーマー」と呼ばれる単一の巨大なニューラルネットワークが8台の車載カメラからのデータを一度に処理するシステムを採用している。

「人工の“動物”をゼロから効率よく構築しているようなものなのです」と、テスラのAI部門を率いるアンドレイ・カルパシーはAI Dayで語っている。「クルマとは動物であると考えることができます。自ら動き回り、周囲の環境を検知しながら自律的に行動するのですから」

膨大な処理能力が必要になる理由

テスラのトランスフォーマーは、ここ数年で自然言語認識などの能力が大きく進化している。これはアルゴリズムの規模を拡大して大量のデータを投入したことが要因だが、大規模なAIプログラムの訓練には数百万ドル規模のクラウドの処理能力が必要になる。