GTC 24で刺激的な4日間を過ごした後、テクノロジーの世界で最もホットな話題である、この新時代の生成人工知能 (GenAI)とは何であり、そしてそれが自動車業界にとって何を意味するかを書き留める必要がありました。
GenAIは人工知能 (AI) のサブセットです。従来のAIモデルは、特定のトレーニングデータセットのラベル付きデータに依存する特定のタスク向けに調整されていました。一方、GenAIの基盤モデルは、はるかに大規模なデータセットから教師なしでパターンと構造を学習することによって機能します。それらは既知のデータセットを深く分析して、接続、パターンを確立し、映像、画像、テキスト、ソフトウェアコードの形でクリエイティブなアウトプットを「生成」します。これは多くの場合、従来の AI モデルをトレーニングする際にデータセットにラベルを付けるというコストのかかるタスクが、大規模な GenAI モデルをトレーニングする際は、考慮されないことを意味します。
この力が完全に解き放たれると、真の創造性と効率性が際限なく発揮される世界が実現します。また、GenAIが予測分析のような既存の技術と結合して動作可能であることも非常に重要です。GenAIが認識するパターンから解読した（繰り返し自動予測する）ユニークなアウトプットを「生成」するのに対し、予測分析は履歴データと統計的モデリングを使用して、具体的なユースケースに対する特定の将来的な結果と行動を予測します。これにより、組織はより多くの情報に基づく意思決定を行うことができます。この2つの合成の詳細については、この記事の後半で詳しく説明します。
ゴールドマン・サックス社は、GenAI により今後 10 年間で世界の GDP が 7%、つまり 約7 兆ドル増加する可能性があると試算しています。人間の創造物のスタイルと深さを模倣する新しいコンテンツを生成する能力は、まったく新しい可能性の領域を開きます。GenAIは私たちの生活のあらゆる面に影響を与えるでしょう。
まず工場の現場ですが、今日の製造では、膨大な量のデータを生成する多数の センサ が利用されており、機械性能と製品品質の認識、理解、予測可能性が向上しています。これらのセンサの多くは単独で動作します。そのため、個別のアウトプットを提供しているにもかかわらず、製造装置性能の予測可能性を最大化する凝縮性に欠けています。GenAIによって、製造現場のあらゆる側面にわたって包括的データセットを処理することで、想像を超えたまったく新しいアウトプットシナリオが生まれるでしょう。
次に、自動車業界に注目してみましょう。自動車の設計にどのような影響を与えるのかを含め、この魅力的な業界に与える広範な影響について考察してみましょう。自動車の設計作業は、いくつか例を挙げると、バッテリ、ギアボックス、エンジン、インフォテインメントなど、複雑なコンポーネントによって定義されます。どの領域にも微妙な違いはあっても、活用する価値がある膨大な数の技術的安全制約を伴う、多数のデザイン配置オプションも用意されています。企業は、いくつかの入力パラメータを操作することで、本物のような車両の3Dモデルを構築する、GenAIを使用したソフトウェアツールを持っています。GenAIでは、「内装に別の素材を使用できますか?」「どうすればもっと安く設計できますか?」といった質問をすることができます。効率性は、過去の設計や顧客からのフィードバックを新しい設計に反映させ、コストを最適化し、効率化し、新製品をより迅速に市場に投入する能力から生まれます。より速くプロトタイプを作成し、より速くテストし、より速く失敗を経験することができます。繰り返すたびに、より多くの洞察が生まれ、以前には考えられなかったような機能強化が可能になります。イノベーションのスピードが完全に状況を変える可能性があるのです。
ここで、カスタマーサービスとユーザー体験に話を移しましょう。前回の車の購入はいかがでしたか? あなたはディーラーに予約を入れました。待ちに待った後、販売ノルマを達成しようと必死になっている自動車セールスマンと話さざるを得なかったのです。あなたが望んでいたのは、真新しいホイールセットの喜びとその自動車での旅を心から楽しむことだけだったのに。そうであれば、あなたの答えはGenAIチャットボットです。GenAIチャットボットは、あなたのニーズを理解し、車種から追加機能/パッケージ、さらには融資に至るまで、あなたの好みに応じた提案を行うなど、完全にパーソナライズされた体験を提供します。あなたが決断を下すのに必要な具体的な情報に基づいて質問をしてください。GenAIチャットボットは、買い手としてのあなたと売り手としてのカーディーラの双方に利益をもたらします。
半導体業界に身を置き、最近の半導体不足を経験した人は、サプライチェーンに感情を揺さぶられるかもしれません。従来のAIには、在庫レベルを監視し、商品の動きをマッピングし、混乱が生じた場合はフラグを立てることで、サプライチェーンをリアルタイムで監視できる利点がありました。GenAIは、2つの追加コンポーネントを組み込むことで、これをさらに一歩進めます。まず、混乱が生じた場合、GenAIは代替ルートを提供して中断を最小限に抑え、中断によって発生する可能性のある追加コストを削減します。第二に、GenAI は計画時に「what If」シナリオを実行します。このコンポーネントは、サプライヤAからの原材料が予定どおりに入手できない場合や、サプライヤCの価格が上昇した場合にどうなるかなど、さまざまなシナリオを想定します。この情報がソリューションに変わります。その結果、サプライチェーンが最適化され、信頼性が向上し、世界市場を混乱に陥れることなく、不測の事態の発生を減らすことができます。
グローバルな車両フリートが増加し、広く普及するにつれて、処理されるデータ量も増加します。フリートマネージャは、生成されるデータの複雑さと、複雑なデータセットから洞察を得るのにかかる時間に、長い間不満を抱いていました。GenAIは、フリートデータの分析プロセスをシンプルで直感的な体験に変換できます。フリートマネージャは、GenAIを使ってチャットボットと会話をして、「私のフリートにはEVが何台ありますか？」「EVが私の総収入に与えた影響はどれだけですか？」といった質問をすることができます。さらに、車の故障やダウンタイムにつながる潜在的な技術問題をどのように事前に把握するかがわかります。GenAIは、リアルタイムのセンサ入力と履歴データのトレンドの組み合わせを使用して、予知保全を行います。フリート会社は GenAI ツールのおかげでフリートマネジメントを改善し、顧客に安全/セキュリティの心理状態を与え、運用効率を改善して、収益にプラスの効果をもたらします。
オンセミの役割
オンセミもまた、この変革の時代においてその役割を果たしています。イメージセンサは大量の画像とビデオデータをキャプチャし、ドライバや車両システムが路上でタイムリーな意思決定を行うのに役立ちます。オンセミは、エコシステムパートナーとの緊密な連携により、OEMの設計サイクル短縮に貢献しています。自律システムの開発者は、NVIDIA Omniverseの新しいクラウドAPIから強力な後押しを受け、オンセミHyperlux™イメージセンサファミリのセンサモデルを含む、NVIDIA Omniverseのシミュレータ、検証ツール、およびバリデーションツールのエコシステムを使用して設計プロセスを加速させることができます。Hyperlux合成センサデータを使用したシミュレーション環境が生成されます。道路のレイアウト、交通状況、天気の変動など、現実世界のシナリオをデジタルで再現することができます。これらの仮想環境を使用すると、道路上を物理的に運転することなくアルゴリズム、センサ、および制御システムをテストでき、システムの動作を検証するために、例外的なケース（突然のタイヤのパンク、センサの故障、異常気象など）を意図的に作成できます。イメージセンサを使って合成シナリオを生成できるため、モデルの一般化を改善し、大規模な路上でのデータ収集の必要性を低減することができます。これにより、自律走行システムおよび車両を、リスクがなく低コストで、時間効率の高い仮想環境においてテストおよび検証することができます。
Hyperluxファミリの詳細をご覧いただき、GenAI時代の次の自動車設計についてオンセミにご相談ください。
その他の資料：
・オンセミのHyperluxイメージセンサ、NVIDIA DRIVEでのサポートにより 自律走行車の視覚を向上
・NVIDIA Supercharges Autonomous System Development with Omniverse Cloud APIs
