Microsoftは、ドローン、空飛ぶタクシー、その他の高度な空中移動車両向けの新しいAI搭載シミュレータのプレビューの提供を開始した。Project AirSimは、現実世界の状況を再現したシミュレーション世界の中で、自律型ドローンを構築、訓練、テストするために使用できる。このプロジェクトの目的は、ドローンメーカーがAIに関する深い専門知識を必要とせずに、ドローンに自律性を組み込むことを支援することだ。
- Microsoft : Microsoft launches Project AirSim, an end-to-end platform to accelerate autonomous flight
- Project Air Sim : Welcome to AirSim
実世界に出る前に自律型ドローンに仮想世界で多くの訓練を積ませることが出来る
Project AirSimは、これまでのディープラーニングとAIに関する5年にわたる研究と実験の集大成だ。今回、オープンソースの研究プロジェクトは終了するが、Microsoftは、同プロジェクトからの成果が、シミュレーションされた3D環境でAI搭載機をより簡単にテスト・訓練できるようにするこの新しいエンドツーエンド・プラットフォームの立ち上げを触発したと述べている。
離陸から巡航、着陸まで、飛行の各段階でどのような行動をとるべきか、ドローンAIモデルを訓練するには、膨大な量のデータが必要となる。Project AirSimは、Azureの力を使って膨大な量のデータを生成するものだ。雨、強風、雪の中でドローンはどのように飛行するのか。強風や気温はバッテリーの寿命にどう影響するのか。ドローンのカメラは、曇りの日でも晴れの日と同じようセンサーが反応するのかなどなど、こういった状況について、Project AirSimのシミュレーションを使えば、ドローンのAIモデルは数百万回の飛行を数秒で実行し、物理的な世界と同じように無数の変数にどう反応するかを学習することができるとのことだ。
Microsoftの技術・研究部門ビジネスインキュベーション担当コーポレートVPであるGurdeep Pall氏は、こう説明する。
自律型システムは、混雑した都市でのラストワンマイル配送から、1,000マイル離れた場所からの停電した電線の点検まで、多くの産業を変革し、多くの空中シナリオを可能にします。しかし、その前に、現実的な仮想世界で、これらのシステムを安全に訓練する必要があります。Project AirSimは、ビットの世界と原子の世界をつなぐ重要なツールであり、産業用メタバース（企業がソリューションを構築、テスト、改良し、現実世界に導入するための仮想世界）の力を示しています。
Microsoftは、Bing Mapsや他のプロバイダーのデータを使って、Project AirSimのもと、都市や地方の景観のシミュレーション3D環境がすぐに使えるようなライブラリーを作成している。このライブラリは、ニューヨークやロンドンのような特定の場所や、空港のような一般的な空間を引き出すことができるようになるという。
さらに、ドローンのインフラ検査、配送・物流、都市部の航空移動など、特定のシナリオに対応した事前学習済みのAIモデルも提供する予定だ。
Project AirSimの初期テスターの1つが、ノースダコタに拠点を置くドローンのスタートアップ、Airtonomyだ。同社はAirSimのシミュレーションを利用して自律型ドローンを訓練し、現在、中西部全域で風力発電所の点検、野生動物の調査、石油タンクの漏れの検出などを行っている。
Airtonomy社のCEOであるJosh Riedy氏によると、同社のドローンが行うAIを利用した飛行は、まず3D世界のシミュレーションで数え切れないほど行われたそうだ。以下はRiedy氏の発言となる。
風力発電機や送電線など、あらゆるものにドローンを飛ばしたくはないでしょう。ノースダコタ州では冬が7カ月も続くという事実もあり、お客様のためにソリューションを設計するには、物理的な世界とは別の何かが必要だと考えました。
Microsoftは、気象、物理、そして重要なことですが、自律型ドローンが世界を「見る」ために使うセンサーにまで正確なシミュレーションを拡張するために、他の産業パートナーとも緊密に協力していると述べている。
これらのデータをすべて単独で収集することは、どのドローンメーカーにとっても不可能だ。
Bell Textronのインテリジェントシステム担当ディレクター、Matt Holvey氏が指摘するように、現実の世界では何百万ものミスを犯す余裕はないのだ。「多くの場合、1つも間違いを犯す余裕はない。」
このため、BellはAirSimを使用して、数分で何千もの「もしも」のシナリオでAIモデルを訓練し、現実の世界でそれを試みる前に重要な操縦を練習して完璧にするのに役立てているとのことだ。
最近では、NASAのSIO（Systems Integration and Operationalization）拡張プロジェクトに対応するため、Project AirSimが使用された。同社の自律型ポッド輸送機（APT）は、ダラス・フォートワース地域の回廊を飛行し、地上のレーダー監視システムとのコンタクトを維持する能力を実証することに成功した。
一方、Project AirSimチームは、ドローン産業を加速させるために必要な規格やコンプライアンス手段の策定に向けて、標準化団体、民間航空機関、規制当局と積極的に連携しています。
Microsoftはまた、Project AirSimが安全な自律システムの認証にどのように役立つかについて、世界の規制当局と協力する予定だ。このプラットフォームは、自律走行車がうまく航行しなければならない潜在的なシナリオを作成するために使用することができる。例えば、空飛ぶタクシーがまぶしい雨に見舞われるケース。また、強風にあおられる場面もある。さらに、GPSとの接続が切れた場合の航空機の応答をテストするシナリオも考えられる。しかし、A地点からB地点まで毎回移動することができれば、それは認証取得への重要な一歩となるだろう。
