自動車開発でAI(機械学習・ディープラーニング)はどこに活用されている?現役自動車開発エンジニアが解説!

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自動車開発におけるAI(人工知能)の活用例を知りたい

AI(人工知能)は開発・生産の両方で活躍

現在は、いろいろな分野でAI(人工知能)が使われていますね。商品名にも「AI将棋」、「AIで株トレード」のように、AIが搭載されていることをアピールしている商品が増えてきたように思います。

では、自動車開発の現場ではAIはどのような場面で活用されているのでしょうか?今回は、自動車分野に範囲を絞ってお話ししていきます!

この記事を読んで得られること

この記事を読むことによって、自動車開発の現場でAIの技術がどのように活用されているのかが理解できるようになります。

AIについて勉強していて、将来自動車開発に携わりたいと思っている方にとって具体的な開発イメージが持てるようになるのではないでしょうか?

私は現役の自動車開発エンジニアです

私は現役の自動車開発エンジニアです。メインの開発は電気自動車や水素自動車などのカーボンニュートラルに関連する自動車の開発をしています。

しかし、上記の開発の中で機械学習やディープラーニングと呼ばれるAIの技術を使った技術開発の経験もあり、今回はなるべく難しい数式は使わずにAIのイメージと適用例をご紹介していきます。

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AI(人工知能)とは何か?

AIの定義ははっきり決まっていない

まず、AIとは何なのでしょうか?AIは「アーティフィシャル・インテリジェンス」の略で、日本語では「人工知能」と呼びます。

人工知能と言われてもいまいちピンと来ませんよね?その定義は決まったものがなく、「人が行う知的な行動を機械が人工的に再現するもの」というぼんやりした定義になっています。

したがって、業界ごとにAIの定義が異なっていると言っても過言ではありません。

AI技術の代表には機械学習とディープラーニングがある

AI技術の代表例として、機械学習とディープラーニングの2つがあります。ここでは、簡単に両者の違いについて解説していきます。

機械学習は人間が機械に学習させる

機械学習は人間が機械を訓練することで学習していきます。

簡単な例で説明をすると、犬と猫の写真を機械に区別させるとしましょう。機械学習の場合は、写真ごとにこれは犬、これは猫といった正解ラベルを付けて機械に覚えさせるのです。このラベリング作業のことを「アノテーション」と呼びます。

「アノテーション」された画像を機械が学習することによって、犬の写真と猫の写真を区別できるようになっていきます。

ディープラーニングは機械自らが学習

ディープラーニングも機械学習の一部という位置づけになります。

機械学習との大きな違いは、機械学習が人間によって訓練されるのに対して、ディープラーニングは機械が自ら特徴量を抽出して学習していくという点です。

先ほどの犬と猫の写真の例で考えると、ディープラーニングの場合は機械が犬と猫の特徴量を抽出して学習していきます。例えば、犬は顔の形が長細い、猫は顔の中心からヒゲが生えているのような特徴を自分で学習していきます。

ディープラーニングは日本語では「深層学習」と呼ばれ、人間の脳にある神経回路のネットワーク構造をモデル化して作られています。

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自動車開発現場で活躍するAI技術

自動運転アルゴリズム

1つ目は、自動運転アルゴリズムに応用されています。自動運転を実現するためには、これまで人間が行ってきた、「認知・判断・行動」という3つの一連した動作を機械が代わりにやらなければなりません。

特に、「認知」の部分にAI技術が使われています。人間であれば、公道を走行していて信号が赤になれば止まりますし、歩行者が横断歩道で待ってれば止まって道を譲りますよね?

自動運転車にも同様の行動が求められます。そこで、AI技術を使って信号機の状態や歩行者の位置をリアルタイムで認知する必要があるのです。

AIが赤信号や歩行者の存在を認知して、その情報を自動車のECU(制御コントローラ)に送ります。情報をもらったECUは自動車を止めようとする制御が働き、ブレーキを掛けるように指示を出します。すると、ブレーキペダルが自動で踏まれて車は自動で停車することができるのです。

ナビの音声認識

2つ目は、ナビの音声認識機能です。比較的新しいナビでは、声で目的地を検索できる音声認識機能が付いています。

実はこれもAI技術の1つなんです。AIは画層認識だけではなく、音声や文字などの時系列データに対しても有効なのです。

そこで、大量の音声データをAIに学習させておけば、ナビで音声入力しても正しく目的地を設定することができるのです。これにより、指でタッチする手間が省けるので、非常にナビの使い勝手が向上しましたね。

生産工場での不良品検出

3つ目は、自動車の生産工場での部品の不良品検出にもAI技術が活用されています。

これは機械学習の概要で説明したように、良品の部品と不良品の部品をアノテーションして画像を学習させていきます。

そうすると、AIはだんだん不良品の部品を見分けられるようになっていくのです。人間の目には見落としてしまうようなわずかな傷などもAIが検出してくれるため、自動車の品質向上につながっています。

このように、AIと画像処理と非常に相性がよく、様々な開発・生産現場で活用されています

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まとめ

今回は、AI技術の代表である「機械学習」と「ディープラーニング」の違いと、自動車開発でAI技術がどのように活用されているかについて解説をしました。

結論をまとめると以下のようになります。

機械学習とディープラーニングの違いは、

  • 機械学習は、人間がアノテーションしたデータを元に訓練して学習させていく
  • ディープラーニングは、機械が自ら特徴量を抽出して学習していく

自動車開発で活用されているAI技術例は、

  • 自動運転の認知アルゴリズム
  • ナビの音声認識機能
  • 生産工場の部品の不良品検出
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