自動運転

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Ai活用

機械学習:データが未来を予測する

- 機械学習とは機械学習は、人間の学習能力をコンピューターで実現しようとする技術で、人工知能を実現するための重要な要素の一つです。これまでコンピューターは、人間が作ったプログラムの通りに動く、いわば「言われた通りにしか動けない機械」でした。しかし、機械学習を用いることで、コンピューターに人間のように学習する能力を与えることができるのです。では、機械学習はどのようにしてコンピューターに学習させるのでしょうか?その鍵となるのが「データ」です。人間が様々な経験を通して賢くなっていくように、機械学習では大量のデータをコンピューターに与え、「学習」させるのです。コンピューターは与えられたデータの中から、隠れている規則性やパターンを見つけることで、データを分類したり、未来を予測したりすることができるようになります。例えば、大量の手書き文字の画像とその文字が何であるかというデータを使って機械学習モデルを学習させれば、そのモデルは未知の手書き文字画像を見ても、それがどの文字なのかを高い精度で認識できるようになります。このように、機械学習は、明示的にプログラムされていなくても、データから学習し、未知のデータに対しても適切な処理を行えるようになるという点で、従来のコンピューターとは大きく異なる技術なのです。
Ai活用

ダイナミックマップ:自動運転の未来を拓く技術

近年、自動車の自動で運転する技術は、目覚ましい進化を遂げています。しかしながら、人が全く運転に関与しない完全な自動運転を実現するには、自動車単体で周囲の状況を認識する能力を高めるだけでなく、より広範囲にわたる道路情報の把握が欠かせません。 そこで、今注目を集めているのが「ダイナミックマップ」と呼ばれる技術です。従来の紙の地図やカーナビゲーションシステムで使われていた地図とは異なり、ダイナミックマップは、道路の状況をリアルタイムで反映することができるという特徴を持っています。 ダイナミックマップは、道路の形状や勾配、車線数、信号機の場所といった基本的な情報に加えて、渋滞情報や事故情報、路面の凍結状況、さらには工事やイベントなどによる通行止め情報などもリアルタイムで表示することができます。このため、自動運転車は、ダイナミックマップの情報に基づいて、常に最適なルートを選択し、危険を予測しながら安全に走行することが可能になります。 例えば、自動運転車が走行中に、前方の道路で事故が発生した場合、ダイナミックマップを通じてその情報が瞬時に伝えられます。そして、自動運転車は、事前に迂回ルートを計算し、スムーズに目的地まで到着することができます。このように、ダイナミックマップは、より安全で快適な自動運転を実現するための重要な技術と言えるでしょう。
ITシステム

ITSで変わる未来の交通社会

- ITSとは ITSは、「高度道路交通システム」の日本語名を持つ、「Intelligent Transport Systems」の略称です。 ITSは、情報通信の最先端技術を駆使し、道路交通の安全性を高め、渋滞を減らし、環境への負担を軽くすることを目指したシステムです。 センサーや通信ネットワーク、データ解析といった技術を駆使し、道路状況、車両情報、交通情報をリアルタイムで集めて分析します。 その分析結果をもとに、交通の効率化と安全性の向上を実現しようとしています。具体的には、渋滞情報や交通事故情報などをドライバーに提供することで、安全運転を支援したり、渋滞を回避するルート選択を促したりします。 また、高速道路の料金収受を自動化するETCもITSの一つです。 ITSは、人々の生活をより安全で快適にするために、重要な役割を担っています。 今後、自動運転技術やAIなどの進化と連携することで、更なる発展が期待されています。