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ゼネラルモーターズ（GM）は、自動運転AIの訓練において、実時間の5万倍の速度でシミュレーションを行う独自技術「GM Gym」と抽象環境「Boxworld」を開発したことを公表しました。毎秒1000kmの走行データを生成し、安全性と走行性能を検証しています。
自動運転における最大の課題は、道路上のマットレスや突然の停電など、極めてまれな「ロングテール」シナリオへの対応です。GMはこれらの予測困難な状況を大規模シミュレーションで体系的に再現し、AIの対処能力を鍛えるアプローチを採用しています。
GMが開発したVision Language Action（VLA）モデルは、インターネット規模の知識を活用して画像を理解し、警察官の手信号が赤信号より優先されるといった高度な状況判断を可能にします。さらに「二重周波数VLA」により、高レベルの意味理解と瞬時の車両制御を両立させています。
合成データ生成では、拡散モデルを用いた「Seed-to-Seed Translation」技術により、晴天の走行データを雨天や霧の夜間に変換できます。また敵対的テストツール「SHIFT3D」で知覚システムの弱点を事前に発見し、再訓練によりニアミス衝突を30%以上削減する成果を上げています。
GMは強化学習で獲得した抽象的な運転方策を、「On Policy Distillation」技術で実車モデルに効率的に転移させています。わずか30分の蒸留で12時間分の強化学習に相当する知識を移植でき、シミュレーションと実世界の橋渡しを実現しています。