理系にゅーす

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自動

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1: 2018/11/26(月) 15:40:17.56 ID:CAP_USER
■動画
マルチモーダル対話型自動運転 https://youtu.be/EkVdZUEEFwM



「完全無人タクシー」は自動運転車によって実現が期待されている有望なサービス分野の1つだ。海外ではグーグルの兄弟会社であるウェイモ(Waymo)が年内にも商用サービスの開始を予定しており、今夏には東京都内でも日の丸タクシーとZMPによる実証実験が実施された。

現在想定されている自動運転タクシーでは、カーナビのように具体的な住所や建物名などで目的地を指定する。だから、現在の有人タクシーで私たちが当たり前のようにやっているように、「そこ曲がって」「その先に停めて」と音声やジャスチャーなどを交えながら柔軟な指示を飛ばすことはできない。

続きはソースで

https://www.technologyreview.jp/nl/a-self-driving-car-that-can-be-operated-as-if-to-instruct-a-taxi-driver/
ダウンロード (2)


引用元: 【自動運転】〈動画〉「そこ曲がって」ジェスチャーで指示できる対話型自動運転車[11/21]

【自動運転】〈動画〉「そこ曲がって」ジェスチャーで指示できる対話型自動運転車の続きを読む

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1: 2018/11/21(水) 15:58:39.36 ID:CAP_USER
アメリカや中国を中心に開発が進む自動運転カーは、安全な運転を可能にすることに加え、機械学習を活用することで道路の渋滞を軽減できるかもしれないという研究結果が発表されました。

Watch just a few self-driving cars stop traffic jams | Science | AAAS
https://www.sciencemag.org/news/2018/11/watch-just-few-self-driving-cars-stop-traffic-jams

自動車を運転しているとたびたび交通渋滞に出くわすことがありますが、事故や工事などが原因で起こっている渋滞がある一方で、まったく原因がわからずに「いつの間にか渋滞が終わってたけど何で渋滞してたの!?」と思ってしまう不思議な渋滞に遭遇したことがある人も多いはず。交通工学の研究により、原因不明とされてきた渋滞は、1台の車が不要なブレーキを踏んでブレーキランプを点灯させることで後ろを走る車もブレーキを踏み、さらにその後ろの車……という風にブレーキが連鎖的に踏まれることで徐々に多くの車がスピードを落とし、最終的には完全にストップしてしまう状況さえも作り出してしまうことがわかっています。

この、後ろ方向に進む「ブレーキの衝撃波」は多くの場合、人間のドライバーによって引き起こされているとのこと。本来であれば必要のないブレーキを操作することがないように、人工知能(AI)に機械学習を行わせて自動運転カーの走り方に反映させる研究が行われています。

研究を率いているのは、カリフォルニア大学バークレー校(UCLA)のEugene Vinitsky氏らの研究チーム。強化学習で走り方をAIに学習させることで、渋滞を引き起こさないスムーズな道路の流れを生み出す研究が行われています。チームでは、渋滞の発生を防止するためのアルゴリズム「FLOW」を開発し、人間のドライバーと組み合わせた走行シミュレーションを行うことで、どの程度渋滞を防止できるかを調査しています。

その一例が次の2本のムービー。ともに円状の道路を22台の自動車が走るというシミュレーションで、最初のムービーでは22人の人間をシミュレートした運転が行われています。最初はスムーズに流れているように見えた道路ですが、次第に一部で車間距離が近づきはじめ、最後には完全に停車してしまう大渋滞へと発展します。

Single-lane ring (0 AVs, 22 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/Lggtw9AOH0A



しかしここに、1台の自動運転カー(AV)を投入すると状況が一変。適度な車間距離を保つ自動運転カーのおかげで集団の「ゆらぎ」が吸収され、無駄な加減速がなくなって渋滞がウソのように発生しなくなりました。

Single-lane ring (1 AV, 21 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/D0lNWWK3s9s



その様子は、道路が八の字に交差するシチュエーションでも同様に起こるとのこと。人間の運転だと、以下のムービーのように交差点で渋滞が発生してしまいますが……

Figure 8 (0 AVs, 14 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/Z6QltFAEDeQ



自動運転カーが入ると、全体がスムーズに流れるようになります。最初の部分で動き出しのタイミングを計っているのも大きな理由だといえそうですが、走り出してからもスピードを絶妙に調節することで交差点での鉢合わせを回避しているのかも。

Figure 8 (1 AV, 13 human-driven vehicles) - YouTube
https://youtu.be/SoA_7fPJEG8



上記のムービーで重要なポイントは、「適切な間隔を空けることで渋滞の発生は抑えられる」というところにあります。車間距離が小さくなると、後続のドライバーはどうしてもブレーキを多く踏むようになります。すると点灯したブレーキランプを見た後続のドライバーがまたブレーキを踏む、という連鎖で渋滞は発生します。

Merge 0% CAV Penetration - YouTube
https://youtu.be/RPBAZH3Z0Sk



Merge 5% CAV Penetration - YouTube
https://youtu.be/r-sBz1VOtp4



Flow
https://flow-project.github.io/index.html

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/11/20/few-self-driving-car-stop-traffic-jam/00_m.jpg

https://gigazine.net/news/20181120-few-self-driving-car-stop-traffic-jam/
ダウンロード


引用元: 数台の自動運転カーが道路上に混ざるだけで交通渋滞が減るという研究[11/20]

数台の自動運転カーが道路上に混ざるだけで交通渋滞が減るという研究の続きを読む

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1: 2018/05/21(月) 06:42:04.30 ID:CAP_USER
ドライバーに替わって自動車を走らせてくれる自動運転機能「オートパイロット」の使用中に事故を起こしてドライバーが死亡した事件を受け、テスラはこの機能によって死亡事故が起こる確率は低く、一般の自動車における統計データ「8600万マイルあたり1回(約1億4000万kmあたり1回)」に比べて3.7倍安全であると主張しています。

しかしこのデータに関しては批判的な見方を示す専門家も存在しており、データサイエンティストのブリンダ・A・トーマス博士はテスラが公表しているデータを詳細に調査して分析するエントリをMediumに投稿しています。

A Closer Inspection of Tesla’s Autopilot Safety Statistics
https://medium.com/@mc2maven/a-closer-inspection-of-teslas-autopilot-safety-statistics-533eebe0869d
https://i.gzn.jp/img/2018/05/21/tesla-autopilot-safety-statistics-closer-inspection/00_m.jpg

テスラは自社製の車両による死亡事故の発生率を「走行距離3億2000万マイルあたり1回(約5億1500万kmあたり1回)」と発表しています。
しかしこの数字は、テスラの説明に沿ってより厳密に記述すると「走行距離3億2000万オートパイロット・マイルあたり1回」という書き方になります。
このオートパイロット・マイルの捉え方について、トーマス氏はテスラの統計法にも一定の理解を示しつつ、異論を唱えています。

「オートパイロットによる死亡事故発生率」を正しく評価するためには、実際にテスラの車両でオートパイロット機能がオンになっている状態で起こった事故の統計を取る必要があります。
しかしトーマス氏は、テスラはこの数値を「オートパイロット機能を搭載している車両の総走行距離」をもとにはじき出していると指摘し、数値の扱いに不適切さがあると述べています。
これはつまり、オートパイロット機能の稼働状態に関係なく、オプション装備のオートパイロット機能を搭載している車両全ての数値を集めたものであり、人間が運転している時の走行距離も含まれているために、比較対象としてふさわしくなく、見方によっては「無事故走行距離の水増しをしている」とみることもできるという指摘です。

また、オートパイロットによる走行状態からマニュアルモードに戻った時に発生する事故についても考慮する必要があるとトーマス氏は述べています。オートパイロットで道路走行中に、道路の線が見えにくかったり、荒天によって視界が遮られて運転ができないとコンピューターが判断すると、オートパイロット機能はオフになって人間に操縦が任されます。
このような状況で発生した事故については統計から省かれているとのことですが、トーマス氏はこれもオートパイロット運転時の一部として考えるべきであると主張しています。

テスラが比較の対象としている、一般車両の事故データ「8600万マイルあたり1回」という数字の選び方にも否定的な意見が存在しています。

続きはソースで
ダウンロード (1)


引用元: 【自動車】テスラが主張する「オートパイロットは一般の車よりも3.7倍安全」という主張をデータサイエンティストが詳細に分析[05/20]

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1: 2018/03/20(火) 11:03:54.35 ID:CAP_USER
【シリコンバレー=兼松雄一郎】米ライドシェア最大手ウーバーテクノロジーズの自動運転車がアリゾナ州で歩行者をはね、死亡させる事故が起きたことが19日までに分かった。自動運転が歩行者の死亡につながった事故は初めて。同社はペンシルベニア州ピッツバーグなど他地域を含む北米4都市すべての公道での自動運転車の走行試験をいったん中断した。

米政権は規制緩和で自動運転の実用化を後押しする方針だが、安全性への懸念が高まりブレーキがかかる可能性もある。

事故は18日夜10時(日本時間19日午後)ごろ49歳の女性が歩道から外れた車道を渡っていたところ起きた。自動運転機能が作動中で、運転席には監督者も乗っていた。

続きはソースで

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO28345600Q8A320C1000000/
ダウンロード


引用元: 【自動運転】自動運転車で死亡事故、歩行者をはねる ウーバー車両…米アリゾナ州

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1: 2018/01/30(火) 16:38:17.70 ID:CAP_USER
現在の自動車市場は電気自動車(EV)と自動運転車が注目を集めていて、当然フォード・モーターも自動運転技術の応用を検討している。
例えば、自動運転車に関する特許として、自動運転中に映像表示用の画面を出す技術、不要なハンドルとペダルを取り外す技術などを申請中だ。

 そんなフォードの傘下企業であるFord Global Technologiesは、自動運転技術を警察のパトカーで活用する技術を考案。
この技術を米国特許商標庁(USPTO)へ出願したところ、米国時間1月18日に「AUTONOMOUS POLICE VEHICLE」(公開特許番号「US 2018/0018869 A1」)として公開された。
出願日は2016年7月12日。
https://japan.cnet.com/storage/2018/01/30/7f31e974884fc5d4580dd16a1f62924c/2018_01_30_sato_nobuhiko_021_image_01.jpg

この特許は、自動運転で走行する自動車が何らかの法律違反をしているほかの自動車を発見し、追跡するなどの対応を自動実行する技術を説明したもの。
つまり、パトカーが自動走行するだけでなく、違反車両の取り締まりまで実行するアイデアである。

 違反の内容は限定しておらず、速度超過や信号無視などが考えられる。
違反の有無は、自動運転パトカーに搭載されているセンサからの情報に加え、信号機や道路に設けられる監視カメラなどのデータも判断材料とする。

続きはソースで

画像:違反車両を追跡したりする(出典:USPTO)
https://japan.cnet.com/storage/2018/01/30/918109e1250ec5b9c5f28ea589a94f3f/2018_01_30_sato_nobuhiko_021_image_02.jpg

画像:違反車両に違反の事実を通知する(出典:USPTO)
https://japan.cnet.com/storage/2018/01/30/a4bf09a4e6b2011fb8deb44d8186a5a8/2018_01_30_sato_nobuhiko_021_image_03.jpg

cnet_japan
https://japan.cnet.com/article/35113919/
ダウンロード


引用元: 【テクノロジー】フォード、違反車を取り締まる自動運転パトカーの公開特許--追跡やナンバー撮影も[18/01/30]

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1: 2018/02/22(木) 10:06:15.45 ID:CAP_USER
ミサイルに変化するドローン(無人機)、世論を操る偽物のビデオ、自動化されたハッキング。
これらは、悪の手に渡った人工知能(AI)がもたらす脅威の一部に過ぎない。
第一線のAI専門家26人が、警告を発表した。

14機関の専門家26人が今月、英オックスフォードでAIの危険についてワークショップを開いた。
その結果をもとにした報告書「悪意ある人工知能の利用」は、ならず者国家、犯罪者やテロリストによるAIの悪用はすでに可能で、機は熟していると警告している。

100ページにわたる報告書では、AIが最も悪用される可能性がある3つの分野として、デジタル、現実世界、政治を特定している。

報告書には、非営利研究機関「オープンAI」やデジタル権利団体「電子フロンティア財団」、米国立安全保障シンクタンク「新アメリカ安全保障センター」も参加している。

AIシステムの設計者は、自分たちが開発する技術が悪用される可能性を減らすため、今まで以上に努力する必要があるという。

さらに報告書は、各国政府は新たな法律を検討しなくてはならないとも提言している。

報告書の主な提言は次の通り――。

・政策決定と技術研究の担当者は連携して悪意あるAIの使用について理解し、備えなければならない
・AIは様々な形で有用だが、諸刃の剣の技術で、研究者や技術者は悪用される可能性に留意し、先回りして対応する必要がある
・善悪両方に使える技術を長く扱ってきた分野(たとえばコンピューターのセキュリティ)から、最善慣行を学ぶべき
・AIの悪意ある使用リスクを軽減し防止しようと取り組む、利害関係者の範囲を積極的に拡大させる

ケンブリッジ大学人類絶滅リスク研究センター(CSER)のシャハール・アビン博士は、遠い未来のことよりも、現在入手可能な、あるいは5年以内に入手可能になる分野のAIに重点を置いたと、報告書についてBBCに話した。

「流れを一気に変えるもの」

特に気がかりののは「強化学習」と呼ばれる新分野だ。
人間の実例や指導のないまま、AIに超人的なレベルの知能を習得させる。

アビン博士は、近い将来にAIがどうやって「悪者」になってしまうか、可能なシナリオをいくつか示した。

・グーグルのディープマインドが開発し、
 人間の囲碁棋士を出し抜いた「アルファ碁」のような技術をハッカーが利用し、 データやプログラミングコードのパターンを読み取る
・悪意ある個人がドローンを購入し、顔認証技術を搭載させて特定の個人を攻撃する
・ボットの投稿を自動化したり、あたかも実際の人間が投稿しているかのような「フェイク」ビデオを流して政治的に世論を操る
・ハッカーが標的とする個人の話し方を合成し、なりすます

オックスフォード大学「人類の未来研究所」のマイルス・ブランデージ研究員は、「AIは市民や組織、国家を取り巻くリスク状況を変えてしまう。犯罪者がコンピューターに人間並みのハッキングやフィッシュ技術を学習させたり、個人のプライバシーなど有名無実化する監視・プロファイリング・抑止技術を覚えさせたりと、セキュリティにとてつもなく多大な影響が及ぶ」と懸念する。

「AIシステムが人間の能力水準に達するだけではなく、それを大幅に上回るのはよくあることだ」

「超人的な能力によるハッキングや監視、説得、人物特定の影響を検討するのは、とても心配だが、必要なことだ。人間以下の能力でも、人間の労働力を使うよりは一気に規模を拡張できるたぐいのAI能力も同様だ」

CSERの責任者で報告書を共同執筆したショーン・オヒガティー博士は、「人工知能は、今の状況を一気に変えることができる。
この報告書は、今後5~10年間の世界の様子を想定している」と説明する。

続きはソースで

(英語記事 AI ripe for exploitation, experts warn)
http://www.bbc.com/news/technology-43127533

関連ソース画像
https://ichef-1.bbci.co.uk/news/660/cpsprodpb/8F98/production/_100106763_robotai.gif

BBCニュース
http://www.bbc.com/japanese/features-and-analysis-43139275
ダウンロード


引用元: 【AI】人工知能はもう悪用される段階に 専門家警告[02/21]

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