パナソニック×JAXA、月面探査ローバー向け運転支援AI開発へ – Impress Watch

パナソニックとJAXAが共同研究を開始し、月面探査ローバー向けの運転支援AI開発に取り組んでいます。
深層学習による物体検出モデルの開発には課題がありましたが、シミュレータを活用して月面環境を生成し、少量の実データと組み合わせることで、低コストで精度の高いAIの開発が可能となります。
地上でも教師データが入手困難な事業領域にもAIシステムを適応できるよう期待されています。

記事の概要

パナソニックとJAXAが共同で、月面探査ローバーの運転支援AIの開発を始めた。
岩石やクレータなどの障害物を検知し、月面を安全に移動するためのシステムを試作する。
従来の深層学習では教師データが必要だが、大量の教師データが用意できない場合もある。
そこで、CG画像を使ったシミュレータを用いて月面環境を再現し、少量の実データと組み合わせて物体検出の深層学習手法を試行する。
これにより、低コストで高精度のAIの開発が可能となり、教師データが入手困難な事業領域にもAIシステムが適応できるようになると期待されている。

記事のポイント

1. 運転支援AIの開発： パナソニックとJAXAが共同で月面探査ローバー向けの運転支援AIの試作を開始した。
2. 物体検出深層学習手法の開発： シミュレータを利用して月面環境を生成し、少量の実撮影データと組み合わせて敵対的学習・半教師あり学習を行なうことで、教師データの量を減らしても精度の高い物体検出深層学習手法を開発している。
3. 仮想環境の活用： NASAから提供された月面の3Dデータを利用して、仮想環境を構築している。これにより、地上での教師データの入手困難な事業領域においてもAIシステムを適応できるようになる。

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