自動運転車 (AV) の安全性
NVIDIA は、冗長性と多様性を組み込み、AV プラットフォームを、乗員、歩行者、車両の安全性に最適化しています。
概要
自動運転車の安全性、クラウドから車両まで
NVIDIA Halos は車両アーキテクチャ、AI モデル、チップ、ソフトウェア、ツール、サービスを統合し、クラウドから車両に至るまでの自動運転車 (AV) の安全な開発を保証するフルスタックの包括的な安全システムです。
このシステムは、設計時、デプロイ時、検証時のガードレールにより開発ライフサイクル全体にわたり安全性を確保し、AI ベースの AV スタックに安全性と説明可能性を総合的に構築します。 これらのガードレールは、AI トレーニング用の NVIDIA DGX™、シミュレーション用の NVIDIA Omniverse™ と Cosmos™、デプロイ用の NVIDIA AGX™ という 3 つのパワフルなコンピューターを使用して実装されています。
NVIDIA Halos は、既存の業界標準の安全慣行を補完すると同時に、自動運転車向けに独自の要素も取り入れています。これにより規制への準拠が確保され、さらに NVIDIA の AI Systems Inspection Lab を活用して安全で信頼性の高い AV スタックの実現を推進します。
ハイライト
自動運転車の安全性リーダーシップ
NVIDIA Halos は、研究からエンジニアリング、国際的な安全基準への積極的な関与に至るまで、自動運転車の安全性への継続的な投資の結果であり、独立した第三者機関の評価により検証されています。
テクノロジ
安全性を考慮したエンジニアリング、信頼性を考慮した設計
AV 企業が AI ベースのエンドツーエンドのアーキテクチャに移行する中、NVIDIA Halos は自動運転システム向けにシステム レベルの信頼性と反復的な改善を確保するための重要な安全基盤を提供します。 これには、第三者機関による検証済みハードウェア、ソフトウェア、プロセスと、多様なアルゴリズム アーキテクチャと検証パイプラインを備えたプロセスとの統合が含まれます。
利点
自動運転車の安全性のための包括的なシステム
NVIDIA Halos は、AI を活用した自動運転車 (AV) システムの安全性確保に役立ちます。NVIDIA の AI 安全性への投資を活用することで、パートナーは AV 開発を高速化し、信頼性を向上させることができます。NVIDIA Halos は開発者に公開されており、安全要素の採用やカスタマイズによって、安全で信頼性の高い自動運転車技術の開発という共通の使命を推進しています。
設計時、展開時、検証時のガードレールは、プラットフォームや AI アルゴリズム、エコシステムの安全性といった技術の複数のレイヤーに、安全性と説明可能性を構築します。
NVIDIA Halos の要素の最上位には NVIDIA AI Systems Inspection Lab があります。これにより、お客様やエコシステム パートナーが自社製品と NVIDIA Halos の要素との安全な統合を検証することができます。このラボは、AI の機能安全について ANAB から認定された世界初のプログラムです。
ユース ケース
フルスタックの包括的な安全システム
NVIDIA はクラウドから車両まで、自動運転車を安全に開発するために AI モデル、チップ、ソフトウェア、ツールからサービスまで、車両アーキテクチャを統合します。 NVIDIA Halos は、基盤モデルと多様なアルゴリズム スタックを統合し、古典的モデルと AI ベースのエンドツーエンドのモデルを組み合わせることで、AI ドリブンの AV アーキテクチャへの移行においてシステムレベルの安全性を確保します。
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プラットフォームの安全性
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アルゴリズムによる安全性
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エコシステムの安全性
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AI Systems Inspection Lab
プラットフォームの安全性
自動運転システム向けの堅牢な基盤には、以下が含まれます。
- システムオンチップ (SoC) は、安全性を考慮して設計され何百もの組込み安全メカニズムを備えています。
- NVIDIA DriveOS は安全性認証済みの ASIL-D オペレーティング システムであり、CPU、ISP、GPU、I/O、メモリから拡張されます。
- 安全性評価済みベース プラットフォームは、あらゆる種類のアプリケーション向けに安全なシステムを実現するために必要な基盤となる安全なコンピューターを提供します。
- NVIDIA DRIVE AGX Hyperion™ は、車両アーキテクチャ内の SoC、OS、センサーを接続する多様なハードウェア プラットフォームであり、必要に応じて車両が非常事態対応を実行できることを保証します。
アルゴリズムによる安全性
アルゴリズム AI の安全性範囲:
- 多様な AV スタックは、アルゴリズム AI の安全性を確保するために、モジュール式 スタックとエンドツーエンドの AI モデルを組み合わせています。
- トレーニング、シミュレーション、検証環境は、Omniverse および Cosmos プラットフォームを使用して安全な AV を構築します。
- 個別の安全性データセットは、AV の性能が多様で偏りのないデータに対してテストされていることを確保します。
エコシステムの安全性
より安全な AV エコシステムの構築には、以下が含まれます。
- 安全データ フライホイールによる継続的な改善は、安全なデプロイのために運用設計ドメインを拡大する方法を道路から継続的に学習します。
- 物理ベースの多様なセンサー シミュレーションを既存のワークフローにシームレスに統合することで、AV シミュレーション用 NVIDIA Omniverse Blueprint を使用して AV を安全にトレーニング、テスト、検証できます。
- NVIDIA Physical AI Dataset などのオープンソース データにより、業界全体で重要な安全性研究を可能にします。
- NVIDIA Halos システムを使用しているパートナーの拡大リストを見るには、こちらをクリックしてください。
AI Systems Inspection Lab
NVIDIA は米国適合性認定機関認定の AI システム検査ラボ (機能安全、サイバーセキュリティ、AI、規制を統合した統一安全フレームを提供) を世界で初めて設立した会社です。このラボは、公平な評価を通じてパートナーのシステム統合が厳格な安全性とサイバーセキュリティ基準を満たすことを保証するのに貢献します。
検査レポートの提供と、技術検証の効率化により、このラボは AV の安全性とサイバーセキュリティに関するグローバルな安全基準への準拠を加速します。これにより自動車業界のエコシステムは、国際規格への準拠を推進しながら、より安全で信頼性の高い AI 駆動技術をデプロイできるようになります。
機能的で安全な自動運転車の開発
認定書
専門家による評価
NVIDIA Halos の要素に対する独立した第三者機関による安全性およびサイバーセキュリティ評価は、私たちの AV 安全性に対する継続的な取り組みを実証しています。
研究内容
自動運転車に関する NVIDIA の研究
NVIDIAの研究開発部門は、自動運転車の安全性に関する 240 以上の研究論文を発表しています。
AV 研究に関する追加論文の一覧は、こちらをクリックしてください。
パートナー
NVIDIA Halos システムを使用するパートナー
世界中の大手ロボタクシー企業、OEM、業界安全のパイオニア、マッピングおよびシミュレーション企業、ソフトウェアおよびセンサー プロバイダーがこのシステムを使用して、あらゆるレベルの自動化において自動運転車の安全性を実現しています。
関連情報
NVIDIA Halos リソースの最新情報
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ニュース
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セッション
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動画
次のステップ
安全な自律性を再定義
最先端の AI、厳格な検証フレームワーク、グローバル標準が、自動運転車の安全性をどのように形作っているかご覧ください。
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