自動運転車の安全性
フィジカル AI の商用化に向けた統合的な安全基盤である NVIDIA Halos OS により、AV スタック全体の安全性を確保します。
概要
自動運転車の安全性、クラウドから車両まで
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、サービス全体にわたる安全要素を一元化するフルスタックの包括的な安全システムです。これにより、クラウドから車両まで、自動運転車 (AV) の安全な開発とデプロイを保証します。
このシステムは、AI ベースの AV スタックに安全性と説明可能性を組み込むことで、設計時、デプロイ時、検証時の安全ガードレールを含む開発ライフサイクル全体をカバーします。これらのガードレールは、モデル トレーニング向けの NVIDIA DGX™、シミュレーション向けの NVIDIA Omniverse™ および Cosmos™、デプロイ向けの NVIDIA DRIVE AGX™ という 3 つの強力なコンピューターを使用して実装されています。 車両の中核では、NVIDIA Halos OS がこれらの AI 機能と本番環境対応の安全性を結び付けるために必要な統合ソフトウェア基盤を提供します。
NVIDIA Halos は、既存の業界標準の安全慣行を補完すると同時に、自動運転車向けの独自の要素も導入しています。これにより規制への準拠を確保するとともに、NVIDIA の Halos AI Systems Inspection Lab と連携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。
Halos はまた、その包括的な安全フレームワークを AV にとどまらずロボティクスにも拡張し、インテリジェント システムの信頼性と安全性をさらに強化しています。
ハイライト
自動運転車の安全性リーダーシップ
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。
テクノロジ
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。
利点
自動運転車の安全性を確保する包括的なシステム
NVIDIA Halos は、AI を活用した AV システムの安全性確保に役立ちます。パートナーは、NVIDIA の AI 安全性への投資を活用して開発を加速し、AV の信頼性を向上させることができます。NVIDIA Halos は開発者にも開放されており、安全要素の採用やカスタマイズが可能で、安全で信頼性の高い自動運転車技術を生み出すという共通の使命を推し進めます。
設計時、デプロイ時、検証時のガードレールは、プラットフォームの安全性、AI アルゴリズムの安全性、エコシステムの安全性といった複数の技術レイヤーに、安全性と説明可能性を組み込みます。
NVIDIA Halos の各要素の最上位には NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab があります。これにより、顧客やエコシステム パートナーが自社製品を NVIDIA Halos の要素との安全な統合を検証できます。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。
ユース ケース
フルスタックの包括的な安全システム
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、従来型モデルと AI ベースのエンドツーエンドのモデルを組み合わせ、システム レベルの安全性をAI 駆動型の AV アーキテクチャに向けてシフトします。
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プラットフォームの安全性
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Halos OS
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アルゴリズムによる安全性
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エコシステムの安全性
プラットフォームの安全性
自動運転システム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 Halos OS は、認証済みのコア ソフトウェア、安全なインターフェイス、決定論的な AI ガードレールにより、デプロイ時の安全性を車両ソフトウェア スタック全体に拡張します。詳細については、Halos OS タブをご覧ください。
- 安全評価済みのベース プラットフォームは、基盤となる安全なコンピューターを提供し、あらゆるタイプのアプリケーションにおいて安全なシステムを実現します。
- NVIDIA Hyperion™ は、多様性を備えたハードウェア プラットフォームで、車両アーキテクチャの SoC、OS、センサーを接続します。これにより、車両は必要に応じて安全に緊急対応計画を実施できます。
Halos OS
NVIDIA Halos OS は、AI 駆動型車両向けの統合された量産対応のソフトウェア基盤であり、3 つの車載ソフトウェア レイヤーとクラウド側のインフラ レイヤーを基に構築されています。
- ISO 26262 ASIL D 認証を取得した DriveOS™ を基盤に構築された Halos Core は、ハイパーバイザーによって AI ワークロードから安全上重要な機能を分離し、CUDA™ および TensorRT™ の安全認証済みのサポートを提供します。
- Halos SDK は、センサーおよび車両の抽象化、決定論的スケジューリング、およびゼロコピー方式のプロセス間通信を備えたミドルウェア レイヤーです。
- AI 向けのルールベースの安全ガードレールである Halos Applications は、NVIDIA DRIVE™ アクティブ セーフティ スタック (自動緊急ブレーキ、車線逸脱警告、死角監視、衝突警告)、世界モデルによる認識、および NVIDIA Alpamayo エンドツーエンド モデルのサポートを提供します。
- Halos Workflow は、NVIDIA DGX、NVIDIA Omniverse on OVX™、NVIDIA AGX™ を一元的な開発ライフサイクルに統合するクラウド側の開発インフラストラクチャです。Halos 安全性評価フレームワーク (SEF) を支えるものであり、L2 ADAS から L4 ロボタクシーに至るまで、信頼性の高いセーフティ ケースを構築するために必要なツールとガイドラインを提供します。
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「NVIDIA の Halos AI Systems Inspection Lab への参加は、運転安全性の改善に向けた当社のコミットメントを示しています。Bosch の包括的な自社開発 ADAS センサーに関する専門知識と NVIDIA の AI 検証フレームワークを組み合わせることで、安全で信頼性の高い ADAS ソリューションの新たな基準を確立しています。」
— Bosch ADAS コンポーネント担当シニアバイスプレジデント、Dennis Raabe 氏
「NVIDIA が ANAB と実施した最新の評価は、国際的に認められた基準への適合性と能力を実証し、自動運転車からロボットまで、自律マシンの開発者が機能安全性の最高水準を確実に満たすうえで役立ちます。」
— ANAB 執行役員、R. Douglas Leonard Jr. 氏
「安全性、効率性、生産性を向上させるという共通の使命に沿った、NVIDIA の Halos AI Systems Inspection Lab の設立は喜ばしいことです。ラボのレポートは、当社の認証取得への取り組みを支援する貴重な洞察をもたらします。」
— TUV Rheinland、認証機関機能安全・サイバーセキュリティ責任者、Thomas Steffens 氏
「NVIDIA が自動運転車の安全性を推進していると伺い、嬉しく思います。また、安全関連のアプリケーション向け AI の構造化かつ徹底した開発に向けた NVIDIA の Halos Inspection Lab の取り組みを歓迎します。」
— TÜV Rheinland (自動車) 機能安全自動車モビリティ グローバル リーダー、Dominik Strixner 氏
「UL Solutions は、応用安全科学のグローバル リーダーです。 NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab と提携し、当社を通じて安全認証の取得を目指す企業を対象に、試験活動と報告書の統一を図る意向であることを発表します。」
— UL Solutions、EVP 兼業務運用およびイノベーション担当最高責任者 Alex Dadakis 氏
「私たちは、デジタルトラストを育成し、大規模な AI 保証を提供することに尽力しています。 NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab の検査レポートを承認することで、より透明性、信頼性、安全性の高い AI に向けた業界の動きを支援するとともに、開発者が革新的なシステムをより迅速かつ安全に市場に投入できるようにします。」
— CertX CEO、Vincent Sabot 氏
アルゴリズムによる安全性
アルゴリズム AI の安全性範囲：
- アルゴリズムレベルの AI の安全性を実現するため、モジュール式スタックと NVIDIA Alpamayo 推論 VLA モデルを組み合わせた多様な AV スタック。
- 安全な AV を構築するために、NVIDIA Omniverse および Cosmos プラットフォームを活用したトレーニング、シミュレーション、検証環境。
- 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。
エコシステムの安全性
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 システムを採用するパートナー企業のこちらのリストが増加中です。
認定書
専門家による評価
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、当社の AV 安全性に対する継続的な取り組みを実証しています。
研究内容
自動運転車に関する NVIDIA の研究
NVIDIAの研究開発部門は、自動運転車の安全性に関する330件以上の研究論文を発表しています。
AV 研究に関する追加論文の一覧は、こちらをクリックしてください。
NVIDIA Alpamayo
現実世界のシナリオに対応するために設計された Alpamayo は、オープンな VLA モデル、フィジカル AI データセット、シミュレーション フレームワークのファミリを通じてリーズニングベースの自律性を可能にすることで、安全なレベル 4 AV 開発を加速します。
パートナー
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。
関連情報
NVIDIA Halos リソースの最新情報
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最新情報
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セッション
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ライブ ストリーム
次のステップ
安全な自律性を再定義
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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