AIを主要とした 自動運転技術の開発アプローチ

当社のAIソフトウェアは、運転シナリオ、天候や照明条件、様々な地域における変動やコーナーケースに適応することを学習します。当社の統一されたAIソフトウェアの開発および検証アプローチは、ADASからL4自動運転に向けてスケーラブルに展開可能です。

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Deep TeachingTM によってトレーニングされた堅牢な基盤モデル

当社が2016年から開発してきたDeep Teaching™は、大規模なデータセットを活用し、応用数学とディープラーニングの要素を統合した、非常に効率的な形態の教師なし学習技術です。Deep Teaching™に基づいて構築された当社の基盤モデルは、コーナーケースを効率的に解決し、人間のような運転行動を学習します。
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当社のAIモデルは以下の変動に対応できます。

地域
天候条件
時間帯
難解で稀なコーナーケース

ファインチューニングが可能な基礎モデル

当社の基盤モデルは、自動車メーカーがモデルのトレーニングに参加することを可能にし、稀なコーナーケースのロングテールを迅速に解決します。

生成AIとディープニューラルネットワークのイノベーション

GenSim-1、 VidGen-2、及び WorldGen-1 は、自動運転スタックのトレーニングと検証に向けたスケーラブルなソリューションを提供します。従来のシミュレーションソフトウェアとは異なり、当社のシミュレーション技術は、無限に高度なリアルな運転シーンをスケーラブルに生成することができます。

幅広い分野への適用性

当社の認識ソフトウェアは、道路環境を超えて物体を正確に検出および分類できるため、鉱業、建設、産業ロボティクスなどの分野にも適しています。

安全性を重視して開発

安全性は当社のAIソフトウェア開発における中心的な要素です。当社チームは包括的な安全フレームワークに従い、すべての開発段階およびシステムレベルで安全性が最優先であることを確保しています。
コンプライアンス

ISO 26262

機能安全
遵守

ISO/PAS 21448

意図した機能の安全性 (SOTIF)
インテグレーション

ASPICE

機械学習モデルの開発と評価を継続的に取り入れています。
当社の開発アプローチはVモデルと整合しています。また、これらのプロセスのコンプライアンスを確保するために、業界の認証機関によって支えられています。

AI エキスパートにデモをリクエスト

当社のAIソフトウェア、基盤モデル、およびAIベースの開発・検証ツールについてご案内いたします。

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