Helm.ai Driverは、Helm.ai独自のDeep Teaching™手法を用いて、大規模な実世界データから学習しています。これは教師なし学習に基づくアプローチで、手動ラベリングなしで精度と堅牢性を向上させます。
このモデルは、交差点での走行、右左折、障害物回避、追い越し、割り込み車両への対応など、都市環境における複雑な運転行動を自然に示します。これらの動作は、エンドツーエンド学習から自発的に現れたもので、手作業によるルール設定やチューニングは必要ありません。
オープンソースのCARLAプラットフォームを使用したクローズドループシミュレーションにより、Helm.ai Driverは現実に近い動的環境への継続的な対応を実証します。シミュレーション環境は、当社の生成AI基盤モデルGenSim-2によって再レンダリングされ、非常にリアルなカメラ出力を生成し、スケーラブルな開発と検証を可能にします。
当社のAIソフトウェア、基盤モデル、およびAIベースの開発・検証ツールについてご案内いたします。
