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更新：本記事は、元々自律走行テクノロジーの進化の初期段階に公開されたものです。それ以来、業界も私たちの考え方も前進し続けています。変化に関する最新の視点については、マイクロンの自律運転に関する最新のインサイトをご覧ください.
自動運転車は未来の夢から現代の現実へと進化しており、テクノロジーが成熟するにつれて、個人用および公共の交通機関は永遠に変化を遂げるでしょう。
最終的には、無人運転車が人間のドライバーを完全に排除し、危険な居眠り運転、飲酒運転、脇見運転を道路から一掃することが期待されます。2017年、米国ではおよそ4万人が交通事故によって命を落としました。米運輸省道路交通安全局1（NHTSA）によれば、そのうち90％の事故が人的ミスが原因とされています2。
では、自動運転を支える技術とはどのようなもので、無人運転車はどのように安全性を確保しているのでしょうか？そしてハンドルを握ることなく目的地まで移動する世界を実現するには、何が求められるのでしょうか？
人工知能が自動運転車を推進する
自動車が自律走行するためには、周囲の状況を絶えず認識し続ける必要があります。まず情報を知覚（情報の識別と分類）し、その後車両の自律制御／コンピューター制御を通じてその情報に基づき行動します。自律走行車には、安全で確実かつ極めてレスポンスの速いソリューションが求められます。これらは運転環境の詳細な理解に基づき、瞬時の判断を下す能力を備えている必要があります。
運転環境を把握するには、車両全体に配置された多数のセンサーから膨大な量のデータを収集し、それを車の自動運転コンピューターシステムで処理する必要があります。
では、これらの高度な処理のすべてが、自動車を走らせるための他のあらゆる機能と並行して、どのように実現されるのでしょうか？その鍵を握るのがAIです。
車両が真にユーザーの制御なしに走行できるようになるには、人工知能（AI）ネットワークに対して初期段階で膨大な量のトレーニングを行わなければなりません。ネットワークは、道路とその周辺環境を認識し、視覚情報を理解し、想定可能なあらゆる交通状況において適切な判断を下す方法を学習するように訓練されます。
今日、自動運転車の内部に搭載されている技術は、ほんの数年前までの最高性能のスーパーコンピューターに匹敵する処理能力を有しています。
自律走行車には、これまでに開発されたどのソフトウェアプラットフォームよりも多くのコードの行が含まれると予測されています。
現在の状況では、平均的なハイエンド自動運転車は3億行から10億行のコードで動作すると見込まれており、これはアポロ11号の月面着陸時の約1,000倍に相当します。これを処理するために、プレミアムな自律走行プラットフォームでは、レベル3（条件付き自動運転）およびレベル4（高度な自動運転）に必要なリアルタイム計算能力を支えるべく、約2TBのストレージと1秒あたり1TBを超えるメモリ帯域幅（GDDR6やHBMなどの技術を活用）を必要とします。
自動運転車のAIシステムが、複雑なデータセットに基づいてリアルタイムの判断を行うためには、データと指示の継続的で途切れることのない流れが必要です。実用レベルに達した自律走行車は、すでに現在、道路を走行しています。
しかし、こうした初期の車両の多くが成功しているのは、同じルートを何日もかけて繰り返し走行した結果です。この手法により、ネットワークは経路の詳細をすべて学習し、自己ナビゲーションシステムの主要部分として使用される高解像度マップを生成することができました。これにより無人運転車に行き先を教えることはできますが、交通状況や歩行者、その他の潜在的なリアルタイムの危険についてはどうでしょうか？
このように動作範囲を概ね制限することはジオフェンシングと呼ばれます。これは、初期の自動運転車が完全な無人運転を実現するために取り入れているアプローチです。ジオフェンシングは限られたルート上では機能する解決策となり得る一方で、世界の特定の地域でジオフェンシングに大きく依存している自律走行車は、別の地域では同様に機能しない可能性があります。
無人運転車はより安全なのでしょうか？
メモリとストレージ、自動運転の陰の立役者
センサーフュージョン処理に関連するメモリサブシステムであれ、経路計画処理であれ、あるいはブラックボックスデータレコーダーで使用されるストレージサブシステムであれ、これらのコンポーネントはいずれも重要な役割を担っています。多様なメモリおよびストレージデバイスが連携することで、自律走行が可能になるだけでなく、それが当たり前になる未来へと近づいています。具体的には次のようなデバイスが含まれます。
- ソリッドステートドライブ（SSD）
- NANDフラッシュ
- NORフラッシュから低消費電力DRAMまで
- GDDR6
マイクロンの自動車システムアーキテクチャー担当シニアディレクター、ロバート・ビールビーによれば、高性能AIコンピューターは深層ニューラルネットワークアルゴリズムを採用していることから、自律走行車は人間よりも優れた運転が可能になります4。
ビールビーは次のように語ります。「人間の視覚を超える遠距離までを高精度で捉え、365日24時間、360度全方位を常時監視するために、多様なセンサーが連携して動作しています。現在の車両に搭載可能な極めて高い計算能力と組み合わせることで、人間が運転するよりもはるかに安全に、優れた走行が可能になります。」
混雑した高速道路を走行中に、車両が急ブレーキをかける場面を想像してみてください。車両間通信および路車間通信（総称してV2X）の導入により、この単一の事象を先頭車両に続く全ての車両に無線で伝達することが可能になります。これにより、後続車は目の前の状況を理解し、事故を回避するために先回りして減速し、ブレーキをかけられるようになるのです。
自動化の5つの段階
高速メモリは自動運転の必須コンポーネントです
米国における致死的な自動車事故の約90％が人的ミスによるものであるという統計を覚えていますか？ 人間は気が散りやすい一方で、予期せぬ危険に直面した際には瞬時の判断を下すことができます。一方、コンピューターは、派手な看板やラジオから流れるお気に入りの曲など、人間の注意を妨げるようなものに気を取られることはありません。さらに、コンピューターの反応速度は人間のドライバーよりも速く、より安定しています。
当然ながら、自律走行車の最優先事項は安全性です。安全への配慮は、自動運転車のミスを最小限に抑えるためのバックアップハードウェアシステムだけでなく、車両同士や周囲の環境との通信が可能になるインフラも含まれます。センサーとバックアップが連携したこのシステムは、車両の自律化が進むにつれてより厳格な安全基準を求める法律によって管理されています。
自動運転車のレベルにはどのようなものがあるのでしょうか？
NHTSAは、一連のレベルを通じて、自律走行テクノロジーの開発と導入に関する明確な指針を策定しています。
これらのレベルは、コンピューターと比較して人間が車両に対して持つ制御の程度を示すものです。
- レベル0：自動化なし（標準仕様車）
- レベル1：運転支援（ステアリングやブレーキなどの単一機能サポート）
- レベル2：部分的自動運転（ドライバーはハンドルに手を添えていなければならない）
- レベル3：条件付き自動運転（ドライバーはいつでも運転を引き継げる態勢を整えていなければならない）
- レベル4：高度な自動運転
- レベル5：完全な自動運転
現在、先進運転支援システム（ADAS）の大半はレベル2の機能を備えており、比較的成熟した低帯域幅のメモリデバイスを用いたコンピューターハードウェアに基づいています。
無人運転車の自律走行レベルが向上するにつれ、メモリテクノロジーの重要性は安全性とパフォーマンスの両面で脇役から主役へと移行しています。
従来、パーソナルコンピュータがこの分野の原動力として認識されてきましたが、現在では自動車産業が将来のメモリ技術を牽引する主要なリーダーになると見られています。今日、いくつかの主要な自律プラットフォームは、すでにこの点を実証しています。
NVIDIAが最近発表した最先端のPegasusコンピューティングプラットフォーム3は、業界最高性能の最先端DRAM技術を基盤としており、自律走行向けに特別に開発されたものです。Pegasusプラットフォームは、レベル5のパフォーマンスを実現するために、合計で毎秒1TBを超えるメモリ帯域幅を提供しています。
データは自動運転車の燃料です
自律走行の未来におけるGDDR6の重要性と、マイクロンが果たす役割
マイクロンは、自動車向けメモリソリューションとグラフィックスメモリソリューションであるGDDR5xおよびGDDR6の両分野で業界をリードしています。GDDR6メモリの帯域幅により、自動車への実装が可能な実用的な設置面積で、より高いレベルの自律走行が実現できるようになります。豊富なメモリ帯域幅を備えた自律型コンピューティングプラットフォームは、自動運転アルゴリズムの継続的な進化と改良を可能にする能力を持つことになります。
先述のロバート・ビールビーは次のようにコメントしています。「アルゴリズムの改善が時間の経過とともに進んでいくのを、目の当たりにすることになるでしょう。」「しかし、それらはソフトウェアのアップグレードとして導入されることになります。スマートフォンのアプリケーションやOSが定期的に更新されるのと同じ仕組みです。」
自律走行車の継続的な進化には、今後10年にわたり、様々な能力を持つ多くの反復的な開発が伴います。これは、人間とマシンの関わりを慎重に管理し、ドライバーがいかなる特定の時点においても、どの自律走行レベルが利用可能であるか、そして「ハンズオン」や「アイズオン」といった操作においてどのような責任があるのかを明確に理解している必要があります。
GDDR6は、人工知能コンピューティングエンジンの駆動に欠かせない、メモリ帯域幅を提供する基盤となるテクノロジーです。これは、NHTSAが定める業界安全基準に従い、自律走行車が責任ある行動を取り、安全性を高めるための能力を支えています。
GDDR6は、運転時に伴う高温や過酷な条件下でも動作することが保証された高性能メモリテクノロジーです。
AIは自律走行を実現するために不可欠な重要なテクノロジーです。人間のような意思決定を行うために、AI搭載車には革新的なメモリとストレージシステムに支えられた極めて高い処理能力が必要です。
自律走行車におけるメモリへのさらなる高速化が求められるなか、25年以上にわたり自動車産業の進化を支えてきたマイクロンの取り組みこそが、この競争を制するために必要なパフォーマンスを実現します。
出典と参考文献：
1. 米国運輸省道路交通安全局 「NCSA公開資料およびデータ請求」 2017年、crashstats.nhtsa.dot.gov/#/
2. 全米安全評議会 「わき見運転」負傷統計、2018年版、injuryfacts.nsc.org/motor-vehicle/motor-vehicle-safety-issues/distracted-driving/
3. NVIDIA 「NVIDIA、ロボタクシーを実現する世界初のAIコンピューターを発表」NVIDIAニュースルーム、2017年10月10日、nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-world-s-first-ai-computer-to-make-robotaxis-a-reality
4. ビールビー、R（2018年2月28日） 個人インタビュー
