世界を理解する、最新のレビューは自動運転の新しい時代を開く

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序文と著者の個人的な理解

急速に発展している自動運転の分野では、将来の出来事を正確に予測し、その影響を評価する能力が安全性と効率性にとって非常に重要であり、意思決定プロセスに不可欠です。世界モデルは変革的なアプローチとして登場し、自動運転システムが大量のセンサーデータを統合して解釈し、潜在的な将来のシナリオを予測して情報のギャップを埋めることを可能にしました。本稿では、自動運転の世界モデルの現状と将来の進歩について、理論的基礎、実用的応用、既存の限界を克服するための進行中の研究努力を網羅した初期レビューを提供します。この調査は、自動運転技術の進歩における世界モデルの重要な役割を強調しており、研究コミュニティの基礎的な参考資料として機能し、この新興分野への迅速な参入と理解を促進し、継続的な革新と探求を促すことを目的としています。

導入

複雑な現実世界のシナリオをシームレスにナビゲートできる自律運転システムの開発は、現代のテクノロジーにおける依然として困難な最前線です。この課題は技術的なものであるだけでなく、哲学的なものでもあり、人間の知能と人工的な構造を区別する認知と知覚の本質を探究するものです。この課題で重要なのは、人間が苦労せずに使っている直感的な推論と「常識」を機械に植え付けることです。現在の機械学習システムは、その能力にもかかわらず、人間が簡単に解決できるパターン認識タスクで失敗することが多く、真に自律的なシステムを求める私たちの探求に大きなギャップがあることを浮き彫りにしています。一方、人間の意思決定は感覚知覚に深く根ざしており、それらの知覚の記憶と直接的な観察によって制約されます。人間は知覚に加えて、行動の結果を予測し、潜在的な未来を予見し、感覚入力の変化を予期するという不思議な能力を持っており、これらは世界との関わり合いの基礎となっています。この能力を機械で再現する取り組みは、エンジニアリング上の課題であるだけでなく、人間と機械の知能の間の認知ギャップを埋めるための一歩でもあります。

このギャップを埋めるために、人間の知覚と意思決定プロセスをシミュレートすることで動的な環境を予測し適応する能力をシステムに提供する世界モデルが重要な解決策として登場しました。この進化は、従来の AI アプローチでは人間の認知プロセスの深さと可変性を再現するのに苦労している現実世界のシナリオの複雑さと予測不可能性を考慮すると、非常に重要です。世界モデルの必要性は、人間の知能と機械の知能の間の認知ギャップを埋め、より洗練された自律運転システムへの道を提供する可能性によって強調されています。

1970 年代の制御理論の概念的枠組みから現在の人工知能研究における重要性に至るまでの世界モデルの進化は、技術の進化と学際的な統合の注目すべき軌跡を反映しています。先駆者たちによって提案された制御理論の初期の定式化は基本的なものであり、動的システムの管理における計算モデルの統合の基礎を築きました。これらの初期の取り組みは、複雑なシステムを予測および制御するために数学モデルを適用する可能性を実証するのに役立ち、この原理は最終的に世界のモデル開発の基礎となるものでした。

この分野が発展するにつれ、ニューラルネットワークの出現によってパラダイムシフトがもたらされ、比類のない深さと複雑さを備えた動的システムのモデリングが可能になりました。静的な線形モデルから動的な非線形表現への移行により、環境の相互作用に対する理解が深まり、今日私たちが目にする世界の複雑なモデルの基礎が築かれました。リカレントニューラルネットワーク (RNN) の統合は特に変革をもたらし、将来の状態を予測し、抽象的な推論を可能にするために重要な、時間的なデータ処理が可能なシステムへの移行を示しています。

2018年にハ氏とシュミットフーバー氏が世界モデルを正式に発表したとき、それは、人間の意識を彷彿とさせるレベルの認知処理を機械に与えたいというAI研究コミュニティの共通の願望を捉えた決定的な瞬間でした。この研究では、混合密度ネットワーク (MDN) と RNN の力を活用して、環境データに固有の空間的および時間的パターンを抽出して解釈するための教師なし学習の道筋を明らかにします。この画期的な進歩の重要性は強調しすぎることはありません。自律システムが動作環境の微妙な理解を達成し、これまで達成できなかった精度で将来のシナリオを予測できることを実証しています。

自動運転の分野では、世界モデルの導入により、データ駆動型インテリジェンスへの重要な転換が示され、将来のシナリオを予測およびシミュレートする能力が安全性と効率性の基盤となります。特にバッテリー電気自動車のラベル付けなどの特殊なタスクにおけるデータ不足の課題は、世界モデルなどの革新的なソリューションの実際的な必要性を浮き彫りにします。これらのモデルは、履歴データから予測シナリオを生成することで、データ収集とラベル付けによって課せられる制限を回避するだけでなく、現実世界の状況の複雑さを反映または超えるシミュレートされた環境での自律システムのトレーニングを強化します。このアプローチは、自動運転車が一種の直感を反映する予測機能を備え、これまでにないレベルの洗練度で環境をナビゲートし、対応できるようになる新しい時代の到来を告げるものです。

この論文では、複雑な世界モデルを詳しく調べ、その基本原理、方法論の進歩、自動運転分野における実際の応用について検討します。この論文では、この分野を悩ませてきた課題を取り上げ、将来の研究の方向性を予測し、世界モデルを自律システムに統合することのより広範な影響について考察します。そうすることで、この研究は、この分野における進歩を記録するだけでなく、人工知能と人間の認知の共生関係についてのより深い思考を刺激し、自動運転技術の新しい時代の到来を告げることを期待しています。

世界モデルの開発

このセクションでは、世界モデルの複雑なアーキテクチャの概要を示し、その主要なコンポーネントとさまざまな研究における重要なアプリケーションについて詳しく説明します。これらのモデルは、人間の脳の複雑な認知プロセスを再現するように設計されており、自律システムが人間の心と同様の方法で意思決定を行い、環境を理解できるようにします。

世界モデルの建築的基礎

世界モデルのアーキテクチャは、人間の脳の一貫した思考と意思決定のプロセスを模倣するように設計されており、いくつかの主要なコンポーネントを統合しています。

1) 知覚モジュール: この基本要素は、人間の感覚と同様に、システムへの感覚入力として機能します。変分オートエンコーダ (VAE)、マスクオートエンコーダ (MAE)、離散オートエンコーダ (DAE) などの高度なセンサーおよびエンコーダモジュールを使用して、環境入力 (画像、ビデオ、テキスト、制御コマンド) を処理し、より管理しやすい形式に圧縮します。このモジュールの有効性は、複雑な動的環境を正確に認識するために非常に重要であり、モデルのその後の予測と決定に関する詳細な洞察を得るのに役立ちます。

2) 記憶モジュール: 人間の海馬と同様に、記憶モジュールは世界の過去、現在、予測される状態とそれに関連するコストや報酬を記録し、管理するために使用できます。最近の経験を再生することで短期および長期の記憶機能をサポートします。これは、過去の洞察を将来の決定に組み込むことで学習と適応を強化するプロセスです。重要な情報を統合して保持するモジュールの能力は、時間の経過に伴う環境のダイナミクスに関する洞察を得るために不可欠です。

3) 制御/モーションモジュール: このコンポーネントは、アクションを通じて環境と直接対話する役割を担います。現在の状態と世界モデルによって提供される予測を評価し、コストの最小化や報酬の最大化など、特定の目標を達成するための最適なアクションのシーケンスを決定します。このモジュールの高度な点は、感覚データ、メモリ、予測的洞察を統合して、賢明な戦略的決定を下し、現実世界のシナリオの複雑さを乗り越える能力にあります。

4) ワールドモデルモジュール: アーキテクチャの前に、ワールドモデルモジュールは、現在のワールド状態に関する不足している情報を推定し、環境の将来の状態を予測するという 2 つの主な機能を実行します。この二重の機能により、システムは不確実性と動的な変化を考慮した周囲の包括的な予測モデルを生成できます。このモジュールは、潜在的な将来のシナリオをシミュレートすることにより、システムが人間の認知における予測的および適応的な思考プロセスを反映して、積極的に戦略を準備および調整できるようにします。

これらのコンポーネントを組み合わせることで、世界モデルが人間のような認知プロセスと意思決定をシミュレートできる強力なフレームワークが形成されます。これらのモジュールを統合することで、世界モデルは環境の包括的かつ予測的な理解を実現します。これは、これまでにない複雑さを持つ現実世界をナビゲートし、相互作用できる自律システムの開発に不可欠です。

高次元の感覚入力シナリオでは、ワールドモデルは潜在ダイナミクスモデルを活用して観測情報を抽象的に表現し、潜在状態空間でのコンパクトな前方予測を可能にします。ディープラーニングと潜在変数モデルの進歩により、これらの潜在状態は高次元データに対する直接予測よりも空間効率が高く、多くの並列予測の実行が容易になります。交差点での車の方向の曖昧さを考えてみましょう。これは、現実世界のダイナミクスの本質的な予測不可能性を表す状況です。潜在変数は、これらの不確実な結果を表す強力なツールであり、現在の状態に基づいてさまざまな将来の可能性を想定するための世界モデルの基盤を提供します。この取り組みで重要なのは、予測の決定論的側面と現実世界の現象に内在する不確実性とを調和させることであり、これは世界モデルの有効性にとって中核となるバランスを取る行為です。

この課題に対処するために、温度変数による不確実性の導入から、再帰状態空間モデル (RSSM) や結合埋め込み予測アーキテクチャ (JEPA) などの構造化フレームワークの採用に至るまで、さまざまな戦略が提案されています。これらの方法は、予測の精度と柔軟性のバランスを微調整することを目指しています。さらに、Top-k サンプリングを活用し、CNN ベースのモデルから Transformer 状態空間モデル (TSSM) や時空間ピースバイピーストランスフォーマー (STPT) などのトランスフォーマーアーキテクチャに移行することで、現実世界の複雑さと不確実性をより適切に近似することでモデルのパフォーマンスを向上させる可能性が示されています。これらのソリューションは、世界モデルの出力を現実世界で起こりうる展開とより密接に一致させることを目指しています。この一貫性は非常に重要です。なぜなら、現実世界ではゲーム環境よりも影響要因の範囲がはるかに広く、将来の結果のランダム性も大きいからです。最も確率の高い予測に過度に依存すると、長期予測の繰り返しサイクルにつながる可能性があります。逆に、予測における過度のランダム性は、現実とは大きく異なる不合理な未来につながる可能性があります。

特に、RSSM と JEPA は世界モデル研究で最も広く使用されているコア構造です。

1) 再帰状態空間モデル (RSSM)は、潜在空間内でのみ前方予測を容易にする目的で設計された、Dreamer の世界モデルファミリの主要モデルです。この革新的な構造により、モデルは潜在状態空間を通じて予測を行うことができ、遷移モデル内の確率的パスと決定論的パスの両方が計画の成功に重要な役割を果たします。

図 3 は、3 つの時間ステップにおけるポテンシャルダイナミクスモデルの概略図を示しています。モデルは最初に 2 つの時間ステップを観察し、次に 3 番目の時間ステップを予測します。ここでは、ランダム変数 (円) と決定論的変数 (四角形) がモデルのアーキテクチャ内で相互作用します。実線は生成プロセスを表し、破線は推論パスを表します。図 3(a) の初期の決定論的推論アプローチは、その固定された性質のために、さまざまな潜在的な未来を捉えることに限界があることを示しています。対照的に、図 3(b) の完全にランダム化されたアプローチでは、その固有の予測不可能性を考慮すると、時間ステップ全体にわたって情報を保持することが困難になります。

RSSM の革新性は、図 3(c) に示すように、状態を確率的要素と決定論的要素に戦略的に分解し、決定論的要素の予測安定性と確率的要素の適応可能性を効果的に活用している点にあります。このハイブリッド構造により、強力な学習および予測機能が確保され、情報の継続性を維持しながら、現実世界のダイナミクスの予測不可能性に適応します。 RSSM は、RNN の長所と状態空間モデル (SSM) の柔軟性を組み合わせることで、世界モデルの包括的なフレームワークを確立し、正確性と適応性の両方で将来の状態を予測する能力を強化します。

2) Joint Embedding Prediction Architecture (JEPA) は、直接的で詳細な予測ではなく、表現空間に重点を置くことで、予測モデリングにおけるパラダイムシフトを実現します。図 4 に示すように、デュアルエンコーダーを介して入力 (𝐱) とターゲット (𝐲) を表現 (𝐬𝑥 と𝐬𝑦) に抽象化し、潜在変数 (𝐳) を予測に活用することで、JEPA は効率と精度の大幅な向上を実現します。このモデルは、ノイズや無関係な情報をフィルタリングして、予測タスクの本質に焦点を当てるのが得意です。潜在変数 (𝐳) を戦略的に使用して不確実性を管理すると、モデルの焦点がさらに絞り込まれ、抽象的な結果をより正確に予測できるようになります。 JEPA は、関連する機能を優先し、予測タスクに固有の不確実性を受け入れることで、予測プロセスを簡素化するだけでなく、結果の関連性と信頼性を確保し、複雑な環境における予測モデリングの新しい標準を確立します。

幅広いアプリケーション

表 1 に示すように、ワールドモデルはさまざまな環境で比類のないパフォーマンスを発揮しますが、特にゲームではその能力が顕著に発揮されます。ワールドモデルは Atari 100k リーダーボードの競争環境を支配しており、上位 5 位のうち 4 位はこれらの革新的なアーキテクチャによって占められています。その中で、EfficientZero は、画像ベースの強化学習におけるサンプリング効率を大幅に向上させ、MuZero の基本原理を使用して、わずか 2 時間のトレーニングで人間に匹敵するゲーム熟練度を実現します。ゲーム「Minecraft」において、DreamerV3 は、人工的に生成されたデータや事前に定義された学習カリキュラムを利用せずに、ダイヤモンドを自律的に採掘する最初のモデルとなり、画期的な成果を収めました。この成果は、静的なシンボル変換を使用することでさまざまな環境スケールへのモデルの適応性を促進する、シンボル予測の斬新な使用によるものです。対照的に、HarmonyDream は、世界モデル学習に動的損失スケーリング手法を導入し、スケール、次元、トレーニングダイナミクスの複雑なバランスを通じてマルチタスク学習の効率を最適化します。 DreamerV3 のシンボリック変換と HarmonyDream の動的損失調整の相乗的な統合により、ワールドモデルのパフォーマンスと汎用性がさらに向上する可能性があります。

画像ベースの共同埋め込み予測アーキテクチャ (I-JEPA) は、手作業によるデータ拡張に頼らずに、高度に意味的な画像表現を学習するアプローチを示しています。 I-JEPA は抽象的な表現を使用して失われたオブジェクト情報を予測し、不要なピクセルレベルの詳細を効果的に排除します。これにより、モデルはより多くの意味的特徴を学習できるようになり、世界の抽象的な表現の自己教師学習を通じて不完全な画像をより正確に分析および補完できるようになります。このアーキテクチャは、画像に加えて、オーディオベースのジョイント埋め込み予測アーキテクチャ (A-JEPA) を通じて高いスケーラビリティを実証し、複数のオーディオおよび音声分類タスクで最先端のパフォーマンスを確立し、外部で監督された事前トレーニングに依存するモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

Fetch、DeepMind Control Suite、Meta World などのロボット操作において、Latent Explorer Achiever (LEXA) は想像力を通じて探索者と達成者を同時にトレーニングし、40 のロボット操作および移動タスクで従来の教師なしの方法を上回る成果を上げています。さらに、これらのタスクでは、L3P はターゲット空間に散在する潜在的なランドマークを学習する新しいアルゴリズムを設計し、3 つのロボット操作環境で学習速度とテスト時間の一般化の利点を実現します。 Google チームは、世界モデルの概念をロボットのナビゲーションタスクに革新的に適用し、それを使用して周囲の環境に関する情報を取得し、インテリジェントエージェントが特定の環境での行動の結果を予測できるようにしました。ロボットナビゲーションにおける Pathdreamer の実装では、世界モデルを活用して環境認識と予測計画を強化し、環境を表現する 3D ポイントクラウドの革新的な使用を通じてナビゲーションの成功率を大幅に向上させます。さらに、SafeDreamer は、安全な強化学習のためにラグランジュベースのアプローチを Dreamer フレームワークに統合し、高性能で低コストの安全アプリケーションの実現可能性を実証します。

DayDreamer による現実世界のロボット学習の効率性に代表される世界モデルの迅速なトレーニング機能は、従来のアプローチとはまったく対照的であり、学習プロセスを加速し、パフォーマンスを向上させるこれらのモデルの変革の可能性を浮き彫りにしています。

仮想シーンやビデオ生成は重要なアプリケーションとなり、SORA と Genie はこの分野で先導的な進歩を遂げました。さまざまな手がかりに応じて一貫性のある高解像度のビデオを生成する SORA の機能は、複雑な世界のダイナミクスをモデル化するための重要なステップです。 SORA は物理的な相互作用をシミュレートする上で課題に直面していますが、その一貫した 3D 空間表現は、基礎的な世界モデルとしての可能性を際立たせています。 Genie のインタラクティブな環境生成は、ビデオ品質の点では SORA ほど高度ではありませんが、ユーザー主導の世界操作の新しい次元を導入し、没入型で制御可能な仮想現実を作成するための世界モデルの将来のアプリケーションを垣間見ることができます。

この包括的な研究は、世界モデルの並外れた汎用性と最先端性を強調し、ゲーム、ロボット工学、仮想環境生成などの分野でイノベーションを推進する上での世界モデルの基本的な役割を示しています。これらのモデル機能と動的適応およびマルチドメイン一般化の融合は、世界モデルが特定のタスクのツールとしてだけでなく、より広範な探索、学習、発見のためのプラットフォームとしても機能する AI の新しい時代の到来を告げています。

自動運転の世界モデル

このセクションでは、自動運転における世界モデルの革新的な応用について詳細に検討し、環境の理解、動的予測、および運動の物理学の解明への主要な貢献に焦点を当てます。世界モデルアプリケーションにおける新たなフロンティアとして、自動運転の分野では、これらの高度な計算フレームワークを活用するための独自の課題と機会が提示されます。自動運転への関心が高まっているにもかかわらず、自動運転への世界モデルの組み込みは、主にシナリオ生成、計画、制御メカニズムを中心に行われており、これらは探索と革新が進む分野です。

運転シナリオ生成

自動運転におけるデータ取得には、データの収集と注釈付けに関連する高コスト、法的制約、安全上の考慮など、大きな障害が伴います。自己教師あり学習パラダイムを通じて、世界モデルは大量のラベルなしデータから貴重な洞察を抽出し、コスト効率の高い方法でモデルのパフォーマンスを向上させることができるため、有望なソリューションを提供できます。運転シナリオ生成におけるワールドモデルの応用は、さまざまな現実的な運転環境の作成に役立つため、特に注目に値します。この機能により、トレーニングデータセットが大幅に強化され、まれで複雑な運転シナリオにも対応できる堅牢性が自動運転システムに与えられます。

GAIA-1 は、ビデオ、テキスト、モーション入力を使用してリアルな運転ビデオを作成できる、新しい自律生成 AI モデルです。 GAIA-1 は、Wayve によって英国の都市から収集された大量の実際の運転データに基づいてトレーニングされ、さまざまな種類の車両、歩行者、建物、インフラストラクチャを含む運転シナリオにおける実際のルールと主要な概念を学習して理解しました。数秒間のビデオ入力に基づいて、その後の運転シナリオを予測して生成できます。生成された将来の運転シナリオはプロンプトビデオと密接に関連しているのではなく、GAIA-1 の世界のルールの理解に基づいていることは注目に値します。 GAIA-1 は、自己回帰トランスフォーマーネットワークを中核として、入力画像、テキスト、アクションタグに基づいて今後の画像タグを予測し、これらの予測をピクセル空間にデコードします。 GAIA-1 は、複数の潜在的な未来を予測し、手がかり (変化する天候、シーン、交通参加者、車両の動作など) に基づいて、さらにはトレーニングセット外の動作やシナリオ (歩道への突入など) に基づいて、さまざまなビデオや特定の運転シナリオを生成することができます。これは、トレーニングセットには存在しなかった運転の概念を理解して推測する能力を示しています。現実世界では、この種の運転行動は危険な性質があるため、そのデータを取得することは困難です。運転シナリオ生成により、シミュレーションテスト、データ構成の強化、複雑なシナリオでのシステム機能の強化、既存の運転モデルのより適切な評価が可能になります。さらに、GAIA-1 は一貫した動きを生成し、3D ジオメトリの遠近法の影響を効果的に捉え、コンテキスト情報と物理ルールを理解していることを実証しています。

DriveDreamer も運転シーンの生成に特化しており、nuScenes データセットでトレーニングされる点で GAIA-1 とは異なります。モデル入力には、HD マップや 3D ボックスなどの要素が含まれており、運転シーンの生成をより正確に制御し、より深い理解が得られるため、ビデオ生成の品質が向上します。さらに、DriveDreamer は、意思決定を支援するために、将来の運転行動とそれに対応する予測シナリオを生成することができます。

ADriver-I は、現在のビデオフレームと過去の視覚アクションペアを、マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) とビデオ潜在拡散モデル (VDM) への入力として受け取ります。 MLLM は自己回帰方式で制御信号を出力し、これは VDM が後続のビデオ出力を予測するためのヒントとして使用されます。 ADriver-I は継続的な予測サイクルを通じて、予測された世界での無限の走行を実現します。

WorldDreamer は、大規模言語モデルの成功からインスピレーションを得て、世界モデリングを教師なしの視覚シーケンスモデリングの課題として捉えています。 STPT を利用して、時空間ウィンドウ内のローカルパッチに注意を集中します。この注意は視覚信号の動的な学習を促進し、トレーニングプロセスの収束を加速します。 World Dreamerは一般的なビデオ生成モデルですが、自動運転ビデオの生成において顕著なパフォーマンスを発揮します。

運転シーンには視覚情報に加えて、重要な物理データが大量に含まれています。 MUVO は、世界モデルフレームワークを使用して運転シナリオを予測および生成し、LIDAR ポイントクラウドと視覚入力を統合して、将来の運転シナリオのビデオ、ポイントクラウド、3D 占有グリッドを予測します。この包括的なアプローチにより、生成される予測と結果の品質が大幅に向上します。特に、結果として得られる 3D 占有グリッドは、下流のタスクに直接適用できます。さらに一歩進んで、OccWorld と Think2Drive は 3D 占有情報をシステム入力として直接利用し、周囲の環境の変化を予測して自律走行車の動作を計画します。

計画と管理

シナリオ生成に加えて、ワールドモデルは運転環境での学習、潜在的な将来の評価、計画および制御戦略の改善を促進します。たとえば、モデルベースの模倣学習 (MILE) は、モデルベースの模倣学習アプローチを採用して、オフラインデータセットから CARLA のダイナミクスモデルと運転動作を共同で学習します。 MILE は「一般化推論アルゴリズム」を使用して、想像力を使って不足している知覚情報を補い、将来の運転環境を合理的かつ視覚的に想像して予測します。この機能により、将来の行動を計画できるようになり、自動運転車は高解像度の地図なしでも動作できるようになります。 CARLA シミュレーターでの経験的に検証されていないテストシナリオでは、MILE は最先端のモデルを大幅に上回り、運転スコアを 46 から 61 に向上させました (専門家のデータでは 88 でした)。 MILE は長期的かつ非常に多様な将来予測を特徴としています。 MILE はデコーダーを使用して予測された将来の状態をデコードし、さまざまなシナリオで安定した運転を実証します。

SEM2 は、RSSM に基づく意味的にマスクされた世界モデルを導入し、エンドツーエンドの自動運転のサンプリング効率と堅牢性を向上させます。著者らは、世界モデルの潜在状態にはタスクに関係のない情報が多すぎるため、サンプリング効率とシステムの堅牢性に悪影響を与えると主張している。さらに、トレーニングデータが不均衡なため、世界モデルは予期しない状況に対処することが困難になります。これらの問題に対処するために、タスクに不可欠な特徴を抽出するためのシグネチャフィルターが導入され、フィルターされた特徴を使用してセマンティックマスクを再構築します。データの不均衡については、サンプラーを使用してデータ分布のバランスをとります。 CARLA でトレーニングとテストを行った結果、SEM2 のパフォーマンスは DreamerV2 よりも大幅に向上しました。

ほとんどの自動運転車には通常複数のカメラが搭載されていることを考えると、マルチビューモデリングもワールドモデルの重要な側面です。 Drive WM は、エンドツーエンドの自動運転計画の安全性を強化するために設計された初のマルチビューワールドモデルです。 Drive WM は、マルチビューと時間モデリングを通じて複数のビューのフレームを共同で生成し、隣接するビューから中間ビューを予測することで、複数のビュー間の一貫性を大幅に向上させます。さらに、Drive WM では、画像、アクション、テキストなどの条件を柔軟に適用できるシンプルな統合条件インターフェースが導入され、条件生成プロセスが簡素化されています。 Drive WM は、予測された候補軌道をサンプリングし、画像ベースの報酬関数を使用して最適な軌道を選択することで、6 つのビューを持つ nuScenes データセットでトレーニングおよび検証されます。 nuScenes データセットでは、Drive WM は FID と FVD を基準として使用する他のすべての最新手法よりも優れており、未来を予測することで自動運転の計画に役立つことを実証しています。さらに、GAIA-1 と一致して、Drive WM の走行不可能なエリアをナビゲートする能力は、ドメイン外のケースを処理する際の世界モデルの理解と可能性を示しています。さらに、UniWorld は、Alberto Elfes の先駆的な研究からインスピレーションを得て、4D 占有ラベルを生成するためのグラウンドトゥルースとしてマルチフレームポイントクラウドフュージョンを活用する革新的なアプローチを導入しています。この方法では、マルチカメラシステムからの画像に存在する時間的および空間的な相関関係を考慮に入れます。 UniWorld は、ラベルのない画像と LIDAR のペアを活用して、環境のダイナミクスの理解を大幅に強化する世界モデルを事前トレーニングします。 nuScenes データセットでテストしたところ、UniWorld は、単眼事前トレーニングに依存する方法と比較して、動きの予測やセマンティックシーンの補完などのタスクにおける IoU の大幅な改善を達成しました。

TrafficBots は、シーン内の個々のエージェントの動作を予測することに重点を置いた、エンドツーエンドの自動運転モデルでもあります。 TrafficBots は各エージェントの目的地に応じて条件付けされ、条件付き変分オートエンコーダ (CVAE) を採用して各エージェントの異なる性格を学習し、BEV の観点からアクション予測を容易にします。 TrafficBots は他のアプローチよりも高速な操作速度を提供し、より多くのエージェントに対応できるように拡張できます。 TrafficBots のパフォーマンスはまだ最先端のオープンループポリシーに匹敵するものではないかもしれませんが、アクション予測におけるクローズドループポリシーの可能性を示しています。

課題と今後の展望

自動運転の分野における世界モデルの進歩は、車両のモビリティを再定義する可能性を秘めた革新的なフロンティアを提供します。しかし、この有望な状況には課題がないわけではありません。これらの障壁に対処し、将来の展望を探るには、技術的な複雑さとより広範な社会的影響の両方を深く掘り下げる必要があります。

技術的および計算上の課題

1) 長期スケーラブルなメモリ統合: 自動運転の分野では、人間の認知プロセスの複雑さを反映した長期スケーラブルなメモリを世界モデルに組み込むことは、依然として困難な課題です。これらのモデルの有効性は、そのアーキテクチャ基盤に本質的に関連しており、現在、長期的なタスクの処理において大きな障害に直面しています。これらの制限により、モデルが長期間にわたって情報を保持し、効果的にアクセスする能力が妨げられます。これは、自動運転で遭遇する複雑で動的な環境をナビゲートするために重要な機能です。現代のモデルは、消失勾配や壊滅的な忘却などの問題に悩まされており、長期記憶能力が著しく制限されています。 Transformer アーキテクチャは、自己注意メカニズムを通じて履歴データへのアクセスを容易にすることに進歩を遂げてきましたが、長いシーケンスを処理する際のスケーラビリティと速度の面で障害が発生しています。 TRANSDREAMER や S4WM などの研究に代表される革新的なアプローチでは、これらの障壁を克服するために設計された代替ニューラルアーキテクチャを探求しています。特に、S4WMは、最大500ステップまでのシーケンス上の高品質の生成を維持する上で優れたパフォーマンスを示し、従来のアーキテクチャを大幅に上回っています。ただし、1,000ステップを超えたパフォーマンスの劣化により、人工記憶システムと生物学的記憶システムの能力間の既存のギャップが悪化します。

このギャップを埋めるために、将来の研究努力は、ネットワーク容量の増加、複雑な外部メモリモジュールの統合、反復学習戦略の調査など、多面的な戦略に変わる可能性があります。これらの取り組みは、世界モデルのメモリの時間的範囲を拡大するだけでなく、自律運転に固有の複雑な意思決定プロセスをナビゲートする能力を高めることも目的としています。計算効率とメモリスケーラビリティの間のより深い相乗効果を促進することにより、これらの進歩は、自律的な車両が、前例のない精度と信頼性を備えた現実世界の運転環境の絶えず変化するダイナミクスに適応し、対応する能力を大幅に進歩させる可能性があります。

2）シミュレーションから現実世界への一般化：シミュレーショントレーニング環境と現実世界の条件の多面的な性質の違いは、自律運転技術の開発における重要なボトルネックです。現在のシミュレーションプラットフォームは、高度ですが、実際のシナリオの予測不可能性と変動性を完全に反映して不足しています。このような矛盾は、物理的特性、センサーノイズ、予期せぬイベントの発生の違いに現れ、シミュレーションのみで訓練された世界モデルの適用性を深く損なうものです。

シミュレーションから現実世界の運転シナリオにシームレスに一般化できる発展途上の世界モデルが重要です。これには、シミュレーション技術を改善して、実世界の環境の微妙さと予測不可能性をより正確にキャプチャするだけでなく、シミュレートされたデータと実際のデータの違いに対して本質的に堅牢なモデルの開発も必要です。シミュレーションの忠実度を改善し、ドメイン適応技術を採用し、継続的なモデル改良のために実際のデータを活用することは、より効果的な一般化を実現するための潜在的な手段です。さらに、高度な感覚融合技術の統合と、さまざまなデータソースからのメタラーニングや強化学習などの新しい学習パラダイムの調査により、世界モデルは実際の運転の複雑さに動的に適応することができます。これらの進歩は、俊敏性、正確性、安全性を備えた現実世界の環境によってもたらされる無数の課題に対応できる真に自律的な駆動システムを達成するために重要です。

倫理的および安全上の課題

1）決定の説明責任：車両の自律的な意思決定の枠組み内での説明責任を確保することは、最も重要な倫理的問題であり、したがって、比類のない透明性を持つシステムを開発することが不可欠です。自動運転車を導くアルゴリズムの固有の複雑さには、重要なシナリオと日常的なシナリオの両方で意思決定を促進するだけでなく、これらのシステムが決定の理論的根拠を明確にするメカニズムが必要です。この透明性は、エンドユーザー、規制当局、および一般の人々の間で信頼を構築し、維持するために重要です。

これを達成するために、説明可能な人工知能（XAI）の原理を世界モデルの開発に直接統合する必要があります。 Xaiは、AIの決定を人間にとってより理解しやすくすることを目指しており、自動運転車が取った行動について明確で理解できる説明を提供することを目指しています。これには、意思決定プロセスの説明だけでなく、それらの意思決定に影響を与える倫理的、論理的、実用的な考慮事項の包括的な説明も含まれます。自律運転システムでXAIを実装するには、AI開発、倫理、法的基準、およびユーザーエクスペリエンスデザインの専門知識に基づいた学際的なアプローチが必要です。この共同作業は、自動運転車が技術的に健全であるだけでなく、倫理的に防御可能で社会的に受け入れられる意思決定プロセスに従事できるようにするために重要です。

2）プライバシーとデータの整合性：自律運転技術は、プライバシーとデータのセキュリティに関する懸念を高めるために、運用と継続的な改善のために広範なデータセットに依存しています。不正アクセスと侵入から個人情報を保護することは、倫理的データ処理と保護のための強力なフレームワークを必要とする重要な優先事項です。

これらの問題に対処するには、ヨーロッパの一般的なデータ保護規則（GDPR）など、既存のプライバシー規制へのコンプライアンスを超えている多面的な戦略が含まれます。データの収集、処理、ストレージ、および共有を規制する厳格なデータガバナンスポリシーを確立する必要があります。これらのポリシーは、データの露出を最小限に抑え、データの最小化の原則、つまり特定の正当な目的に必要なデータのみが処理されるように設計する必要があります。さらに、データの整合性と機密性を保護するためには、高度なサイバーセキュリティ対策を展開することが重要です。これには、暗号化テクノロジー、安全なデータストレージソリューション、および定期的なセキュリティ監査を利用して、潜在的な脆弱性を特定して軽減することが含まれます。さらに、ユーザーのデータの収集、使用、保護についての透明性の向上が重要です。これは、ユーザーがデータアクセス、修正、削除オプションなどの個人情報を制御できるようにする明確でアクセス可能なプライバシーポリシーとメカニズムを通じて達成できます。

今後の展望

1）人間の直感とAI精度を結びつける画期的な視点とは、自律車内の認知協力的な駆動枠組みを促進するための世界モデルの開発です。意思決定のための事前定義されたアルゴリズムとセンサー入力のみに依存する従来の自律運転システムとは異なり、認知共同運転は、人間のドライバーの微妙で直感的な意思決定能力と人工知能の精度と信頼性を組み合わせることを目的としています。高度な世界モデルを活用することにより、車両は前例のない環境認識と予測能力を獲得し、予想、直感、複雑な社会技術環境をナビゲートする能力などの人間の認知プロセスを反映します。

この統合により、自動運転車は、彼らの前の物理的な世界に対応するだけでなく、運転の社会的および心理的側面を理解し、適応させることができます。ジェスチャーの解釈、人間の行動の予測、人間の規範と期待のより深い理解を反映する決定を下すことを可能にします。たとえば、認知的協調運転能力を備えた世界モデルは、都市環境での歩行者の動きを正確に予測したり、4方向の停留所でソーシャルドライビングの慣習をナビゲートしたり、乗客の快適さとフィードバックに基づいて運転スタイルを調整したりできます。

2）都市生態系との車両の調整別の先見の明のある視点は、環境の持続可能性に貢献する適応的で応答性のある行動を通じて、都市の生態系と調整する自律的な車両を生態学的エージェントに変える際の世界モデルの役割に関係しています。複雑なシステムとダイナミクスを深く理解している世界モデルは、自動運転車がルートと運転パターンを最適化し、効率と安全性を改善するだけでなく、排出量を削減し、渋滞を減らし、省エネルギーの節約を促進することで環境に影響を与えることができます。

世界モデルが自動運転車のフリートが、リアルタイムの環境条件、交通フロー、都市インフラストラクチャの状態に基づいて動作を動的に調整できるようにするシナリオを想像してください。これらの車両は、都市全体の交通負荷のバランスをとり、渋滞と都市のヒートアイランドの影響を減らすために、ルートを協調的に変更できます。燃費の最適化と排出量のルートと速度の削減を優先することができ、スマートシティインフラストラクチャでドッキングして、車両からグリッドテクノロジーを通じてエネルギーグリッドバランスをサポートすることもできます。

結論は

要約すると、この調査は、自律運転の分野における世界モデルの変革の可能性を掘り下げ、予測、シミュレーション、意思決定能力を強化することにより、車両の自律性を前進させる重要な役割を強調しています。大きな進歩にもかかわらず、長期的なメモリ統合、現実世界へのシミュレーションの一般化、道徳的な考慮事項などの課題は、これらのモデルを実際のアプリケーションに展開する複雑さを強調しています。これらの課題に対処するには、AI研究の進歩と倫理的枠組みと革新的なコンピューティングソリューションを組み合わせた学際的なアプローチが必要です。今後、世界モデルの開発は、自律的な駆動技術を強化するだけでなく、自動化システムとの相互作用を再定義し、フィールド全体の継続的な研究と協力の必要性を強調することが期待されます。私たちがこの技術のフロンティアの最前線に立つとき、私たちは道徳的および社会的影響に対する勤勉さとビジョンを持って対応し、自律的な運転技術の開発がより広範な社会的価値と安全基準と一致するようにしなければなりません。