車内センシングAIで安全性を向上

解決策：センサの融合と豊富なデータ

1つのセンサシステムで視線追跡などの優れた機能を実現できるかもしれませんが、EyerisはAIソフトウェア企業として、様々なハードウェアセンサを融合することに力を注いでいます。車内の状況全体を把握するために、従来の赤外線（IR）センサはもちろん、最近のRGB-IR（赤・緑・青・赤外線）センサ、サーマルイメージャ、レーダーまで、様々なセンシング技術を持つハードウェアメーカーと提携しており、またAIルーチンを実行するために幅広いプロセッサメーカーとも連携しています。このようにセンサを融合し、膨大なデータセットをトレーニングに使用すれば、人間が視覚、聴覚、触覚、嗅覚、そして時には味覚までも総動員して複雑な作業を行うのと同じように、車内空間を正確に解釈できるようになります。

そのためには、AIシステムの実行に必要な演算能力を検討し、さらにはカメラハードウェアやセンサ処理モジュールなど、自動車の他の処理ハードウェアとの接続も検討する必要があります。例えば、Eyerisはリファレンス設計にMaximのMAX96706デシリアライザを使って、MIPI（Mobile Industry Processor Interface）ベースのイメージセンサとカメラモジュールをAI処理ボードに接続し、成功しています。車載用電子機器の統合がますます進む中で、このデータ伝送の処理と抽象化を確実に行う方法を検討することが大切です。

メーカーは幅広い車種を製造しているため、どの車種にも容易に統合できる、秩序だったシステムがあれば、市場投入までの開発コストと時間を大幅に削減できます。

ハードウェア・イノベーションを促進するソフトウェア・イノベーション

この数十年間、演算能力とハードウェアの技術革新は驚異的な進歩を遂げました。とはいえ、ソフトウェアの技術革新サイクルは当然のことながらハードウェアよりもはるかに早く、そのためハードウェアメーカーはソフトウェアの「後追い」モードに陥ることがあります。テスラやAppleといった企業が、自社ソフトウェアの改善に合わせて、独自のAIハードウェアを製造するのはこのためです。

様々な既存のハードウェアメーカーと提携している小規模なソフトウェア/AI企業は、適切な演算能力だけでなく、TensorFlow、PyTorch、ONNXといった最新のAIフレームワークと互換性のある、成熟したソフトウェアスタックとソフトウェア開発キット（SDK）を提供することが重要です。提供するコンパイラは、成熟したソフトウェアエミュレータ、シミュレーションエンジン、およびAIモデル解析、枝刈り、量子化などのタスク用関連ツールを用いて、最新のニューラルネットワーク層に対応する必要があります。最後に、組み込み立体視差エンジン、マルチカメラストリーミング機能、リッチ入出力（I/O）など、センサ融合タスクを有効にすることも驚くほど効果的です。AIとAIシステムの構成要素が、ノイズを回避して広範囲のデータを処理できるようになります。

AIセンサの融合で自動車をもっと安全に

このブログのテーマは車内のセンシングですが、範囲を広げてみると、これまでビジョン専用のAI設定を選ぶのが合理的と思われていた場面でも、特定のユースケースには十分でないかもしれません。特にセーフティクリティカルなアプリケーションの場合、ビジョンセンサは照明が適切であればほぼ常時、正常に機能しますが、照明が適切でなければとても十分とは言えません。このような場合は、RGB可視発光装置、IRセンサ、レーダー、または存在検出強化用のサーマルセンサなどを追加して、センシング能力を強化すると、AIは環境を十分に監視して制御できるかもしれません。

数十億ドル規模の企業なら、自社チップを開発するリソースがあるかもしれません。でも、リソースがない企業は、小さくて小回りが利くAI企業に任せればいいのです。その場合は、適切なハードウェアパートナーを特定し、開発し、自動車と他の産業用のオールインワン製品の生産に統合することが必要です。より優れたハードウェアとソフトウェアのインターフェイスツールを利用できれば、AIソフトウェアの設定は容易になり、優れた製品をより迅速に生産できます。適切なデータ、ツール、AIトレーニングがあれば、システムを利用する人はもちろん、社会全体のために、より良く安全な世界を作ることができるのです。