Downcodes の編集者は、Waymo が新しい AI モデル EMMA (エンドツーエンドのマルチモーダル自動運転モデル) を発表したことを知りました。このモデルは、強力な Gemini 人工知能システムに基づいており、複雑な道路状況における自動運転技術の理解と意思決定能力を向上させることを目的としています。 EMMA モデルは、動作計画や 3D オブジェクト検出などの複数の重要なタスクで優れたパフォーマンスを実証しており、マルチモーダル データを統合することで、経路予測、オブジェクト検出、ロードマップの理解の精度が大幅に向上しました。 Waymo の研究結果は、自動運転技術における将来のイノベーションに新たな方向性をもたらします。
Waymoによると、EMMAモデルはGeminiの広範な知識と推論能力を最大限に活用し、生のカメラ入力とテキストデータを処理してさまざまな運転出力を生成し、統一された言語空間を確立することで意思決定プロセスを強化し、効率を向上させることができると述べたエンドツーエンドのプランニング。これは、自動運転の分野におけるマルチモーダル モデルの大きな可能性を示すものであり、複雑な動的環境における AI テクノロジーの応用に新たな可能性を切り開くものでもあります。 Waymo の副社長兼研究責任者である Drago Anguerov 氏は、EMMA の将来の発展に自信を持っており、より多用途で適応性のある運転システムの構築におけるマルチモーダル手法の役割をさらに探求することを楽しみにしています。
Waymo の研究結果は、EMMA の構築が、将来のより中核的な自動運転タスクの組み合わせに有望な研究の方向性を提供することを示しています。 Waymo 副社長兼研究責任者のドラゴ・アンゲロフ氏は次のように述べています。「EMMA は、自動運転分野におけるマルチモーダル モデルの威力と重要性を実証しています。私たちは、マルチモーダルな手法とコンポーネントが、より多用途で適応性のあるモデルの構築にどのように役立つかをさらに探求することを楽しみにしています。」 . 駆動システム。」
EMMA は、生のカメラ入力とテキスト データを処理する機能の点でも優れたパフォーマンスを発揮します。統一された言語空間を確立することで、さまざまな駆動出力を生成し、ジェミニの世界知識と推論能力を最大限に活用して、意思決定プロセスを強化し、エンドツーエンドの計画の効率を向上させることができます。
Waymoは、この研究の重要性は自動運転車への応用に限定されるものではなく、高度なAI技術を現実世界のタスクに適用することで、複雑な動的環境におけるAIの能力を拡張することも重要であると強調した。
Waymo がリリースした EMMA モデルは、自動運転の分野における技術的飛躍であるだけでなく、複雑なシナリオでの人工知能の応用のための新しいアイデアも提供します。そのマルチモーダル統合とエンドツーエンドの設計コンセプトは、より安全で信頼性の高い方向への自動運転技術の開発を促進します。今後もさらなる驚きをもたらすEMMAモデルにご期待ください！