Helm.aiは、自動運転開発を加速させるための動画データの生成と編集を可能にする次世代生成AIモデル「GenSim-2」を発表しました。GenSim-2は、AIベースの最先端動画編集機能を備え、天候や照明条件の調整、さまざまなオブジェクトの外観変更、一貫性のあるマルチカメラサポートを実現します。
米国カリフォルニア州レッドウッドシティ — 2024年12月19日 — 高度なADAS（先進 運転支援システム ）、 自動運転 、ロボティクス自動化向けの最先端AIソフトウェアを提供するHelm.ai（ヘルム・エーアイ）は本日、 自動運転 開発を加速させるための 動画データ の生成と編集を可能にする次世代 生成AI モデル「GenSim-2」を発表しました。GenSim-2は、AIベースの最先端動画編集機能を備え、天候や照明条件の調整、さまざまなオブジェクトの外観変更、一貫性のあるマルチカメラサポートを実現します。これにより、自動車メーカーはAIモデルのトレーニングに必要なデータセットを効率的かつ低コストで強化し、 自動運転 開発および検証における難解なコーナーケースに対応することが可能になります。 GenSim-2は、Helm.
ai独自のDeep Teaching™手法と最先端の生成型深層ニューラルネットワークを使用してトレーニングされており、その前身モデルであるGenSim-1の機能を大幅に拡張しています。この新モデルにより、自動車メーカーは特定の要件に合わせた多様で高度にリアルな動画データを生成でき、堅牢な自動運転システムの開発を支援します。 GenSim-2では、開発チームが動画データ内の天候や照明条件（雨、霧、雪、まぶしさ、昼夜など）をシームレスに変更できます。このモデルは、現実世界の動画映像に対する拡張現実的な編集だけでなく、完全にAI生成された動画シーンの作成もサポートします。さらに、道路の表面（舗装、ひび割れ、濡れた状態など）から車両（種類や色）、歩行者、建物、植生、ガードレールなどの道路オブジェクトに至るまで、オブジェクトの外観をカスタマイズおよび調整可能です。これらの変更は、マルチカメラの視点全体で一貫性を保ちながら適用され、データセット全体でリアリズムと自己整合性を確保します。 GenSim-2は、従来のデータ収集方法に比べて、リソース集約型の課題に対する効率的な代替手段を提供します。そのリアルかつシナリオ特化型の動画データ生成および編集能力は、多様な地理的条件でのソフトウェア開発と検証から、希少で困難なコーナーケースの解決まで、自動運転の幅広い用途をサポートします。 「これほどのリアリズムで動画データを操作できる能力は、生成AIベースのシミュレーション技術における大きな進歩を示しています」と、Helm.aiのCEO兼創設者であるVladislav Voroninski（ブラディスラフ・ヴォロニンスキー）は述べています。「GenSim-2は、自動車メーカーに高精度でラベル付けされたデータを生成および検証するための比類なきツールを提供し、シミュレーションと現実世界の条件とのギャップを埋めることで、開発スケジュールを短縮し、コストを削減します。この新技術は、自動運転開発に向けたAIベースのシミュレーション分野での革新への当社の取り組みを体現するものです。」Helm.aiは、ADAS（先進運転支援システム）、自動運転、ロボティクスオートメーション向けの次世代AIソフトウェアを開発しています。2016年に設立され、カリフォルニア州レッドウッドシティに本社を置く当社は、スケーラブルな自動運転技術の開発を実現するためのAIソフトウェアを提供しています。Helm.aiは、高速道路および都市部の自動運転向けのディープニューラルネットワークを含むフルスタックのリアルタイムAIソリューション、エンドツーエンドの自動運転システム、およびDeep Teaching™と生成AI技術に基づいた開発および検証ツールを提供しています。当社は、世界の自動車メーカーと協力し、製品化を目指したプロジェクトを進めています。Helm.aiの製品、SDK、キャリア機会に関する詳細は
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