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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。
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。
NVIDIA が自動運転車向けフルスタックの包括的な安全システム Halos を発表
NVIDIA 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自動運転車 (AV) の安全な開発を支援します。
NVIDIA Halos
この動画では、NVIDIA Halos が、車両アーキテクチャから AI まで開発を統合し、自動運転車の安全なデプロイを保証するフルスタックの包括的な安全システムであることをご紹介します。
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。
1 万 5 千以上
車両安全性にこれまで投資してきたエンジニアリング年数
2 百万
検証のための毎日実施されるエンドツーエンドの統合テストの回数
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。
NVIDIA DGX
設計時の安全性ガードレールは、組込みハードウェア/ソフトウェアの安全性と信頼性の高い開発プロセス のためのもです。
Cosmos を使用した NVIDIA Omniverse
検証時のガードレール は、データ生成、シミュレーション、評価、製品寿命にわたる安全性の確保のためののもです。
NVIDIA DRIVE AGX
デプロイ時のガードレール は、実行時の監視とリアルタイムのイントロスペクションのためのものです。
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。
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。
プラットフォームの安全性
アルゴリズムによる安全性
エコシステムの安全性
AI Systems Inspection Lab
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 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。
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。
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。
TÜV SÜD
TÜV SÜD は、NVIDIA の自動車製品ライフサイクル (PLC) ソフトウェア プロセスと DriveOS 6.0 を ISO 26262 自動車安全度水準 (ASIL) D 標準に準拠するものと認定しました。また、自動車用システムオンチップ、プラットフォームおよびソフトウェア エンジニアリング プロセスに対しても ISO/SAE 21434 サイバーセキュリティ プロセス認証も取得しました。
TÜV Rheinland
TÜV Rheinland は、複雑な電子システムの安全性要件に関連して NVIDIA DRIVE AV について、国連欧州経済委員会の独立した安全性評価を実施しました。
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。
自動車の安全性に関する最近の進歩と動向
自動運転システム (ADS) および機能安全性、SOTIF、サイバーセキュリティ間の相互作用に焦点を当て、自動車の安全性の進歩に関する最新情報をお届けします。
フィジカル AI 向け NVIDIA Cosmos 世界基盤モデル プラットフォーム
フィジカル AI は、まずデジタルでトレーニングする必要があります。 そのためには、それ自身のデジタルツイン、ポリシーモデル、そして世界のデジタル ツイン、つまり世界モデルが必要です。 Cosmos は、開発者がフィジカル AI 設定用にカスタマイズされた世界モデルを構築するのに役立ちます。
プロンプト可能な閉ループの交通シミュレーション
交通モデルは、閉ループでのリアルな交通エージェントとの相互作用をシミュレーションするだけでなく、ユーザー指定の複雑なプロンプトに応じたエージェントの動きも生成する必要があります。
運転シナリオにおけるインタラクティブ性の指標としての「驚きの可能性」
AV の他者に対する「驚きの可能性」を測定することで、インタラクティブなシナリオを特定する新しい指標を紹介します。
衝突シナリオの統合による自動運転の安全性向上
HydraSafe は危険なシナリオ下での自動運転車の安全性を確保する課題に対処するフレームワークであり、データの可用性とプランナーの堅牢性を向上させることで実現します。
自動運転車のシステムレベルの安全性監視と再計画
自動運転車 (AV) 運行の本質として安全性は極めて重要であるため、コンポーネント レベルだけでなく、システム レベルでも安全性を推論できるタスクに関連したアルゴリズムの開発が求められます。
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。
NVIDIA Halos
この動画では、NVIDIA Halos がいかに、車両アーキテクチャから AI まで開発を統合し、自動運転車の安全なデプロイを保証するフルスタックの包括的な安全システムであるかをご紹介します。
AI ベースの自動運転車時代の安全性
NVIDIA の自動車部門担当副社長の Danny Shapiro がホストを務めた NVIDIA の自動運転車研究部門のディレクターである Marco Pavone 博士と公共政策の専門家であり、元 NHTSA 局長の Mark Rosekind 博士との対談。このセッションは、AI ベースの自律システム時代の安全性について、運転技術と規制の観点の両方から取り上げた対談です。
ソフトウェア定義型車両による安全性向上
次世代のソフトウェア定義型車両は、膨大なデータを活用することで快適性、効率性、安全性を向上させ、大規模な安全性検証と迅速な無線通信によるソフトウェア更新を可能にすることで、輸送を変革することができます。
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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