オーロラがAWSでオーロラ・ドライバーの開発を促進

オーロラがAWSの高性能インフラと充実した能力ポートフォリオを活用して機械学習と1日当たり数百万回のクラウドベースのシミュレーションを行い、自動運転車技術のトレーニング、テスト、検証を安全かつ迅速に実施

（ビジネスワイヤ） -- アマゾン・ドット・コム（NASDAQ：AMZN）傘下のアマゾン ウェブ サービス（AWS）は本日、自動運転車技術のリーダー企業のオーロラ（NASDAQ：AUR）が、機械学習のトレーニングおよびクラウドベースのシミュレーションワークロードのための優先クラウド・プロバイダーとして、AWSを選定したと発表しました。オーロラは、AWSの実績あるインフラストラクチャーと卓�した能力ポートフォリオを使用して、同社の拡張可能な自動運転車技術であるオーロラ・ドライバーの開発を安全に促進します。オーロラ・ドライバーは、周囲を認識するセンサー、安全な道筋を計画するソフトウエア、オーロラのソフトウエアとハードウエアをあらゆる車両プラットフォームに統合して動かすコンピューターで構成されています。オーロラは、その機械学習のトレーニングとクラウドベースのシミュレーションワークロードで、全面的にAWSを頼りにしており、毎日何兆ものデータポイントをクラウドで処理しています。そして同社は今回、クラウドでのトレーニングワークロードを拡大し、実世界の路上テストで収集した何ペタバイトものデータを基に、年末までに物理ベースの運転シミュレーションを1日当たり最大1200万回完了することを目指しています。

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(Image: Aurora)

自律運転は非常に複雑な技術的課題であり、知覚、組み込みコンピューティング、機械学習、動作計画、意思決定、および高度なセンサー技術で画期的成果を上げるために、クラウドに大きく依存しています。AWSの高性能コンピューティング、機械学習、ストレージ、セキュリティーの能力により、オーロラは同社の仮想テストの取り組みを最適化して、規模拡大することで、オーロラ・ドライバーの能力を安全かつ迅速に拡張できます。

オーロラのChris Urmson最高経�責任者（CEO）は、次のように述べています。「オーロラの先進的な機械学習と大規模なシミュレーションは、当社の技術を安全に素早く開発するための礎石であり、AWSは当社が進歩を�けるために必要なハイパフォーマンスを提供します。実質的に規模を無限に拡大できるため、AWSはオーロラ・ドライバーの能力を検証する何百万もの仮想テストをサポートし、実世界の運転における無数のエッジケースで安全な走行を可能にします。」

AWSを活用したオーロラのバーチャル・テスティング・スイートは、オーロラ・ドライバーの開発向けの独自のアクセラレーターです。オーロラは、現実世界で観察したたった1つのテスト�況から得たデータを基に、バーチャル・テスティング・スイートで何百もの順列を生成できます。この仮想テストにより、道路工事、信号無視、矢印信号がない場所での左折といった複雑な�況下で、より素早く安全に走行できるように、オーロラ・ドライバーを訓練できます。例えばオーロラ・ドライバーは、実際の道路の矢印信号がない場所で左折を試みる前に、シミュレーションで約230万回の左折を行いましたが、これは実際の運転練習の2万時間にほぼ等しいと推測されています。オーロラは、2019年から大規模なシミュレーションをAWSで行っており、2021年末までにAWSで実施するシミュレーション量を3倍に増やし、1日当たり1200万回以上行う計画です。

オーロラ・ドライバーのソフトウエア・スタックは、バーチャル・テスティング・スイート、高精細の道路地図（オーロラ「アトラス」）、機械学習モデル、ソフトウエア開発ツールを含めて、すべてのオフライン・コンポーネントがAWS上で実行されます。例えばオーロラは、Amazon SageMaker（開発者やデータ科学者が機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、導入する助けとなるAWSサービス）を使用して、運転シミュレーションを可能にする機械学習モデルの作成、実行、��的な改良を行っています。オーロラは、そのサービスで、クラウドでの機械学習トレーニングに最高のパフォーマンスを提供するP4dなどのAmazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）インスタンス・タイプを利用しています。

オーロラは、シミュレーションの開発に先立ち、AWSを使用して実世界でのテスト中に記録した何ペタバイトものデータを安全に保存、処理し、そのデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングしています。この前処理のワークロードは、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）と、膨大なデータをオープンソースのツールを使ってクラウド上で処理するAWSのサービスであるAmazon EMRを用いて実行されます。そして、オーロラの機械学習トレーニングのワークロードは、TensorFlowやPyTorchなど、AWS向けに最適化された深層学習フレームワークを活用します。そしてオーロラは最後に、数十万個の並列vCPUと数千個の並列GPU上でAmazon EKS と、G4dnのような高速計算インスタンス・タイプを提供するAmazon EC2を使い、シミュレーションワークフローの調整と自動的な規模拡大を行います。

アマゾン ウェブ サービスの機械学習担当バイスプレジデントのSwami Sivasubramanianは、次のように述べています。「AWSの高度な拡張性を持つ計算、機械学習、分析のサービスは、オーロラが幅広い実世界での使用に向けて、自動運転車技術を前進させる上で役立っています。当社の信頼性に優れたインフラストラクチャーと、業界有数の機械学習サービスであるAmazon SageMakerを含む包括的なクラウド・サービスは、オーロラが毎日生成する何兆ものデータポイントから洞察を得て、同社が技術を��的に強化するための理想的な基盤を提供します。当社は自律走行車両の革新を促進する支援ができることを誇りに思います。また、トラック輸送、配送、モビリティーの変革により、安全性と効率が向上することに期待をしています。」

アマゾン ウェブ サービスについて

アマゾン ウェブ サービスは15年以上にわたり、世界で最も包括的で広く導入されているクラウド・サービスとなってきました。AWSは、事実上すべてのクラウド・ワークロードをサポートするためにサービスを��的に拡大しており、現在、演算、保存、データベース、ネットワーキング、アナリティクス、機械学習、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、モバイル、セキュリティー、ハイブリッド、仮想現実と拡張現実（VR、AR）、メディア、アプリケーション開発、導入、管理のための200�を�えるフル機能のサービスを25カ所の地域にある81カ所のアベイラビリティーゾーンから提供しています。また、オーストラリア、カナダ、インド、インドネシア、イスラエル、ニュージーランド、スペイン、スイス、アラブ首長国連邦でさらに27カ所のアベイラビリティーゾーンと9カ所のAWSリージョンの計画が発表されています。最も急成長している新興企業、大企業、主要政府機関を含む数百万のお客さまが、AWSを信頼してインフラストラクチャーを強化し、即応性を高め、コストを引き下げています。AWSの詳細については、aws.amazon.comをご覧ください。

アマゾンについて

アマゾンは、4つの指針として、�争よりも顧客に目を向けること、発明に情熱を傾けること、優れたオペレーションに注力すること、長期的に思考することを拠り所としています。Amazonは、地球上で最も顧客中心主義の企業、地球上で最高の雇用主、地球上で最も安全に働ける職場であるすべく懸命に努力しています。利用者レビュー、ワンクリック・ショッピング、個人に合わせたお勧め、プライム、アマゾン・フルフィルメント、AWS、Kindleダイレクト・パブリッシング、Kindle、Career Choice、Fireタブレット、Fire TV、Amazon Echo、Alexa、Just Walk Out技術、Amazonスタジオ、クライメート・プレッジは、アマゾンが先駆的に開始したものの例です。詳細情報については、amazon.com/aboutをご覧いただき、@AmazonNewsをフォローしてください。

オーロラについて

自動運転業界の専門�によって2017年に設立されたオーロラは、自動運転技術のメリットを安全、迅速、広範に提供することを使命としています。当社は、人と物資の両方を移動させるために、ソフトウエア、ハードウエア、データサービスを統合したプラットフォームであるオーロラ・ドライバーを構築し、乗用車、小型商用車、大型トラックを自律的に稼働させています。オーロラは、セコイア・キャピタル、ベイリー・ギフォード、そしてティー・ロウ・プライス・アソシエイツが顧問を務めるファンドやアカウントなどから資金提供を受けているほか、トヨタ、ウーバー、ボルボ、PACCARなどの業界リーダーと提携しています。オーロラはベイエリア、ピッツバーグ、ダラスで自動車のテストを行っています。当社はそれらの地域に加え、ボーズマン（モンタナ州）、シアトル（ワシントン州）、ルイスビル（コロラド州）、ウィクソム（ミシガン州）にもオフィスを構えています。詳細については、www.aurora.techをご覧ください。

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