自己学習アプローチ自動運転プラットフォームのAutobrainsが、シリーズCで1億2000万ドルの資金調達

AIは、長年にわたり多くの技術的ブレークスルーを支えてきましたが、まだ解決できていない課題のひとつが自動運転です。エンジニアがいくら試みても、人間が行うのと同じかそれ以上に、自動車を運転する際のあらゆる実用性と不測の事態を管理でき、規制当局や一般の人々をその信頼性に納得させるプラットフォームを構築するには、まだ至っていません。しかし、まだ多くの開発が行われています。ハードウェアにとらわれない「自己学習」アプローチにより、自動運転に典型的な1%の誤差を修正する方法を見出したと考えるこの分野のホープの1つである Autobrains が、そのプラットフォームの開発を継続するためにさらに資金調達を行うことを発表しています。

このイスラエルのスタートアップは1900万ドルを調達し、シリーズCを1億2000万ドルで完了させました。この投資の最初のトランシェは2021年11月に公開されており、投資家リストにはTemasek、以前の戦略的支援者であるContinentalとBMW i Ventures、そして新たな支援者であるKnorr-Bremse AGとVinFastが含まれています。

AutobrainsのCEO兼創業者Igal Rachelgauzが自社の最大の競合相手と語るイスラエルのMobileyeは、今月初めに秘密裏にIPOを申請しました。Mobileyeが上場した場合の評価額は500億ドル程度になる可能性があると報じられています。同じくイスラエルの自動運転スタートアップであるWayveは、1月に2億ドルを調達しており、評価額は10億ドル程度とされています。Autobrainsは現在までに1億4000万ドル弱を調達しており、その柔軟性から市場での牽引力が増すと考えられるアプローチを取っています。

多くの自動運転技術（Mobileye社がその一例）は、ライダーセンサーを中心に、レーダー、スマートフォン、AIを使って低コストのベースでシステムを構築し、体験をつなぎ合わせている企業（Wayve社など）があります。Autobrainsは、ハードウェアにとらわれない、レーダーとライダーを使った別のアプローチをとっています。同社のアプローチは、10年以上にわたる研究開発から生まれたものです。もともとこのスタートアップは、Cortica AIという会社（Rachelgauz氏が設立）の流れを汲んでおり、多種多様なユースケースに適用するAIベースの画像技術の構築に何年もかけてきました。Autobrainsは、運転という非常に特殊なユースケースに関連するIPの価値をより実感するためにスピンアウトし、当初は「Cortica AI」というブランド名でスタートしました。同社によると、同社の技術に関する特許は250件以上出願されているとのことです。

自動運転AIの主な障害の1つは、機械学習システムがエッジケースを考慮することができないことです。「何千人もの人が関わる非常に高価なプロセスですが、それでもすべてのエッジケースをカバーすることはできないため、正確さという課題に直面しています」とRachelgauz氏は言います。そのため、ある悲劇的な例では、アリゾナ州で起きたUberの自動運転車操縦事故のオペレーターが事故の件で起訴されましたが、車が勝手に止まらなかった理由は、信号無視の人を認識できなかったからです。Rachelgauzが説明するように、Autobrainsはラベル付けされたデータに依存せず、「人間の学習方法に近い」ように構築されています。データをランダムに保ち、プラットフォームが共通点を見つけ、学習結果を調べ、学習を続けるために関連するもの例えば、背景と同じ色の服は残し、そうでない細部、例えば、雲の形を無視するのです。そうして保存された情報は、関連するシナリオに対してより正確に反応するよう、自動運転プラットフォームに教える理解のクラスターを形成し始めます。例えば歩行者の場合、最大で100種類の行動クラスがあり、Autobrainsのシステムで開発されています。

現在、このプラットフォームは2つのレベルの自動運転に対応できるようにセットアップされています。1つは、人間のドライバーの安全性を向上させることを目的としたアシストシステムで、2023年に商用展開される予定で、車の価格に平均で100ドル上乗せされる予定です。2つ目は、レベル4と5の自動運転を目指すもので、「現在取り組んでいる」もので、車に組み込まれているハードウェアなら何でも使えるようにする予定です。現時点では数千ドルと予測されており、2024年には生産が開始される予定です。