「Grand Theft Auto V」が自動運転技術のAIを訓練するシミュレーション環境として活躍

2017年4月18日 18:37 by katakori
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「Grand Theft Auto V」

昨年、ドイツのダルムシュタット工科大学とIntel Labsが発表したゲーム内オブジェクト(自動車や歩行者、建築物など)を視覚的に認識する技術や、人工知能の研究団体“OpenAI”の自動運転技術“DeepDive”向けに構築されたAI用の仮想トレーニング環境に用いられ話題となった「Grand Theft Auto V」ですが、先日ロンドンで開催された自動車の自動運転技術に関する“SMMT Connected 2017”カンファレンスにて、“Grand Theft Auto V”がAI研究とテストに有用なシミュレーションプラットフォームとして紹介され話題となっています。

これは、プリンストン大学の自動運転技術研究グループを率いるAlain Kornhauser教授が報告したもので、“Grand Theft Auto V”のオープンワールド環境が現実世界の完全な代わりを果たすわけではないものの、1,000人の異なる予測不能の歩行者や262種に及ぶビークル、14種の天候、無数の橋、信号、トンネル、交差点を擁するGTAVのロスサントスは、様々なデータが抽出できる最も豊かな仮想環境として優れているとのこと。

また、2020年に自動走行する電気自動車の実用化を目指すNioのDavide Bacchet氏は、高コストで制限の多い現実の道路上から得たデータのみを自動運転技術の基盤とすることは現実的ではないと説明しており、仮想シミュレーション環境を用いた同じシナリオの繰り返しと再テストの重要性を強調しています。

Oxboticaやアルファベット社のWaymo(元Googleの研究チーム)、フォード、トヨタをはじめ、IntelやNvidiaが取り組むソリューションなど、近年大きな盛り上がりを見せている自動運転技術ですが、“Grand Theft Auto V”をはじめとする近年のリアルなオープンワールドゲームがどんな貢献を果たすか、今後の動向と技術革新に大きな期待が掛かるところです。

参考:DeepDiveを用いたGTAVの自動運転映像、ステアリングや速度、アクセル値など膨大な情報に加え
8fps程度の視覚情報をニューラルネットワークへ出力し、自動運転を実現している
情報元:Polygon, Eurogamer

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