ベテランのトラックドライバーは最新車両から旧型車まで、様々なトラックを安全に乗りこなす。AIによる「仮想ドライバー」にも同じことが可能だろうか? 経験を通じて未知の状況へ対応する能力を「汎化」と呼ぶが、車両のプラットフォームを超えた汎化は自動運転システムの開発で最も困難な課題とされる。
米国のAIスタートアップ・ワービは昨年、高速道路で学習した仮想ドライバーが一般道にも対応する「運転環境の汎化」を実証した。この度、ピータービルト「579」からボルボ「VNL」へ、AIによるトラックの「乗り換え」を行ない「プラットフォームの汎化」を検証した。
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