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イベントダイナミックマッププラットフォーム（DMP）は、ボクセル51（米国）が9月17日に開催したオンラインイベント「ADAS,AV,and AI Meetup」に登壇し、高精度3次元地図データや点群データを使ったAI（人工知能）の学習・評価、シミュレーションの事例を紹介した。
講演では、自動運転向けに整備してきた実世界のデータをAI開発に生かす方法を取り上げた。高精度3次元地図データから作成した走行シナリオを、NVIDIA Cosmos Transfer 2.5 AV Modelで実写に近い走行映像へ変換する事例を紹介。天候や時間帯を変えた映像を生成し、AIの学習や評価に使うデータを作成できる可能性を示した。
また、多数の画像から周辺環境を3次元で再現する「3D Gaussian Splatting（3DGS）」と、高精度3次元データを組み合わせたデジタルツイン環境を紹介した。走行シナリオや車両モデルなどをOpenUSD上で統合し、NVIDIA Isaac Simでシミュレーションする。実在する環境を反映しながら条件を変え、自動運転AIやフィジカルAIの学習・評価に活用する取り組みを紹介した。
▲実世界データを起点とした走行映像生成とデジタルツイン環境を紹介（出所：ダイナミックマッププラットフォーム）
高精度3次元地図に含まれる区画線や道路縁、交通標識、道路形状などの情報は、AIの学習用データや認識結果を検証する基準として利用する。画像や点群に意味情報を付けたデータも組み合わせ、AI開発時のアノテーション作業や認識精度の評価を支援する。
DMPは今後、AI向けデータ提供事業「Data for AI」を通じ、AIの学習・評価・シミュレーションに利用できるデータ基盤の提供を進める。
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