Roboraceは時速300kmのAIスーパーカーを開発中 - ドライバーは不要

アルゼンチンの夏の太陽がブエノスアイレスのシティサーキットを照りつける中、車は最終コーナーに差し掛かっていた。2017年2月18日、フォーミュラE南米ウィークエンドの土曜日、2台の車が首位を争っていた。しかし、何かがおかしい。赤いエンブレムをまとった先頭の車がシケインを軽々と駆け抜けていた。しかし、2台目の車はあまりにもアグレッシブだった。コーナーの頂点に近づいた時、車は位置と速度を誤って判断し、コースを囲む青い安全壁に激突した。黒いカーボンファイバー製のフロントウィングが車体の下で曲がり、ドアが勢いよく開いた。残骸が崩れ落ちて停止すると、外れた車輪が熱いアスファルトの上を転がり落ちた。

現場は不気味だった。マーシャルは衝突の警報を受け取ったものの、救急隊員を現場に急行させる通常の行動は見られなかった。損傷した車両がそのまま放置されていたため、脱出を試みる者は誰もいなかった。ヘルメットをかぶったパイロットがいるはずの場所に、何もない空間があった。英国を拠点とするスタートアップ企業Roboraceが製造した車両は、完全自動運転モードで走行していたのだ。

ロシアの連続起業家によって設立されたRoboraceは、自動運転車のF1を目指しています。Roboraceは、チームが人工知能（AI）を駆使して競い合う新しいスポーツを構想しています。使用する電気自動車は同一仕様ですが、競争相手がどれだけ上手に運転できるかではなく、どれだけ上手にプログラミングできるかが差別化要因となります。

しかし、DevBot 2の搭載コンピューターは、センサー群から毎秒数千のデータポイントを演算していましたが、何らかの理由でミスを犯してしまいました。コードにバグがあったため、車両は壁を検知していたにもかかわらず、衝突回避戦略を適用しませんでした。

ブエノスアイレスでの事故は、自動運転レースにおける最初のクラッシュの一つであり、大きな後退となりました。数時間前、マシンは時速185キロでコースを疾走していました。DevBot 1は、コースに飛び込んできた犬を検知し、うまく回避しました。しかし今、マシンがフラットベッドトラックに積み込まれ、製作者の元に戻される間、スマートフォンを持ったカメラマンや観客がマシンの周りに集まっていました。

車が衝突した安全壁は、彫刻の噴水を守っていた。ローラ・モラ作の白い大理石の「ラス・ネレイダス」は、暴れ馬を制圧しようと奮闘する男たちの姿を描いている。

2015年10月、ロボレースのCEO兼創設者である39歳のデニス・スベルドロフは、中国からヨーロッパへの長距離フライトに乗っていた。彼はフォーミュラEのCEO、アレハンドロ・アガグの目の前に座っていた。二人は以前、中国でイベントに出席し、電気自動車の未来について議論していた。しかし今、時速数百キロメートル、地上数千メートルの上空を、航空機の自動操縦に翻弄されながら飛行している二人は、レースにAIをどのように組み込むことができるかについて議論していた。

「最初のアイデアは、フォーミュラE専用のモードを作ることでした」とスヴェルドロフ氏は回想する。当初、彼はボタン一つで起動する自動追い越しモードがドライバーを支援できると考えていた。しかし、このアイデアはすぐに却下され、より野心的なアイデア、つまり完全にAIを活用したレース競技に切り替えられた。スヴェルドロフ氏は飛行中に機内Wi-Fiを使ってroborace.comのドメインを登録した。

このシリーズは2015年11月に正式に発表され、フォーミュラEのレースで車両の技術を実証するためのパートナーシップも締結されました。スベルドロフ氏は、2016-2017シーズン中に最初のレースを開催したいと述べ、最高時速300kmで走行できると約束しました。当時、ロボレースには1台も車両がありませんでした。

スヴェルドロフは頭を剃り、軽く髭を生やしており、ロボレースのロゴが入ったポロシャツをよく着ている。ロシアに住んでいた頃は、モバイルブロードバンド企業YotaのCEOを5年間務め、大手通信会社との取引仲介を手掛けた。ウラジーミル・プーチン大統領と並んで写真に撮られたこともある。また、前面と背面に画面を備えたAndroid端末「YotaPhone」の発明者でもある。Yotaを退社後、ロシア通信・マスメディア省で18ヶ月間、副大臣を務めた。

「私たちは皆、自動車産業の未来は電気自動車と無人運転になると信じています」とスヴェルドロフ氏は説明する。彼は、自動運転電気自動車の高速走行を実証することで、この技術に懐疑的な人々に、公道での安全性を証明できることを期待している。

フォーミュラEの環境は、自動運転レーサーにとって理想的な実験場です。モータースポーツ統括団体である国際自動車連盟（FIA）の支援を受けるこの電気自動車選手権は、パリ、香港、モナコ、ニューヨークなど世界各地の都市で12レースを開催します。数千人の観客が、バッテリー駆動の車両の戦いを一目見ようと、特設サーキットに詰めかけます。メルセデス・ベンツ、アウディ、BMW、ルノー、ジャガーといった大手メーカーがチームを編成し、元F1ドライバーがステアリングを握ってレースに臨みます。

スヴェルドロフ氏は、10台のロボカーと10チームの対戦を期待している。ロボレースでは、同一のロボカーとそれを制御するAIの基盤を構築し、各チームは独自の「ドライバー」を開発する計画だ。「最終的には、ドライバー同士が競い合う形式になるでしょう」とスヴェルドロフ氏は語る。人工知能の優位性を示した開発者には、その功績を称えられるのだ。

スヴェルドロフ氏にはもう一つの動機がある。ロボレースを所有する彼の投資会社キネティックは、電気トラック会社アライバルも運営しており、同社のバンは英国ロイヤルメールによって試験運用されている。スヴェルドロフ氏は最終的に、ロボレースが開発した自動運転技術をアライバルの車両に搭載する計画だ。両社はロシアに拠点を置く40人規模のソフトウェア開発チームを共有している。ロボレースの初開催は2016-17シーズンのフォーミュラEで予定されていたが、7月の選手権終了時点では公式にチーム発表は行われていなかった。

オックスフォード郊外にある天井の高い工業ビルの中で、エンジニアたちはこれまでで最も先進的なロボットカー「ロボカー」を囲んで作業している。その空間には、組み立ての様々な段階にあるレーシングカーやカーボンファイバー製のシャシーが散乱している。

2017年7月に私が訪れた際、DevBotはRoboraceがデータ収集と自律システムの改善に使用している複数のレーストラックの一つでテスト走行を行っていました。工場の立地は偶然ではありません。英国には豊かなモーターレースの歴史があります。その中心は、オックスフォードシャーとノーサンプトンシャーにまたがるモータースポーツ・バレーで、シルバーストーン・レーストラックがあります。F1チームのウィリアムズとメルセデスも近くに拠点を置いています。

ロボカーは、車とはほとんど認識できない。ボディは魚雷のような形状で、2010年の映画『トロン：レガシー』の車両をデザインしたダニエル・サイモンがデザインした。全長4.8メートル、全幅2メートルのロボカーは、ほとんどのファミリーカーよりも大きい。また、全高は85センチメートルと低く、地上高も低い。3台のバブルドーム型ロボット「DevBot」とは異なり、人間が搭乗するスペースはない。1台の製造コストは75万ポンド（約8,000万円）で、AIシステムにはさらに25万ポンド（約3,000万円）かかる（様々な部品をテストしているため、同社は詳細な内訳を明らかにしていない）。

ロボカーの車内には、操縦できるスペースがほとんどない。3度のF1世界チャンピオン、アイルトン・セナのエンジニアとして働いた経験を持つ、この車の製造マネージャー、フィル・スペンサー氏（69歳）によると、開発初期段階では、スリムな車体の底部に搭載されたバッテリーにアクセスするために、ほぼすべての部品を取り外す必要があったという。この540kWのバッテリーは、各車輪に1つずつ、計4つの300kWのモーターを駆動する。最高速度は時速321キロとされているが、この速度はまだ公に実証されていない。私が高速テストトラックを訪れようとした際、機械的な故障で走行不能になった。エンジニアたちは前日の夜10時まで故障の修理を試みたものの、失敗に終わった。

Google、Tesla、Uber、Fordといった大手メーカーが開発・試験中の自動運転車と同様に、Roboraceの車両もナビゲーションにセンサーを活用しています。遠方の物体を検知するためのレーダーが2基、複数方向に光線を照射し、その反射光から周囲の物体の位置を特定するLiDARが搭載されています。これらに加え、近距離検知用の超音波センサーが18基、速度センサーが2基、そしてマシンビジョンを用いて車両の周囲360°の視界を提供するカメラが6基搭載されています。さらに、GPS技術の一種である全地球航法衛星システム（GNSS）も搭載されています。

「レーダーは通常、はるかに広い視野を提供します。最大200～350メートル先まで見通せるでしょう」と、オックスフォード大学からスピンアウトし、自動運転車を開発するOxboticaのCEO、グレアム・スミス氏は語る。車両の視野内の死角は、複数のセンサーを組み合わせることで回避される。レーダーがLiDARやカメラに対して持つもう一つの優位性は、他の車両の速度を検知できることだ。

Roboraceのソフトウェアディレクター、セルゲイ・マリギン氏は、機械学習とニューラルネットワークを活用した車両の挙動開発を担当している。「カメラからの画像を見ると、走行可能な路面、走行不可能な路面、そして縁石（半走行可能な路面）がどこにあるかが分かります」とマリギン氏は語る。車両は、通行禁止の場所を学習する。ニューラルネットワークは物体検知にも活用されている。車両は、前方の「動的な状況」に基づいて判断を下すように学習している。もし敵車両が道路の真ん中に飛び出してきた場合、AIシステムはそれを検知し、ブレーキをかけるか、即座に避けなければならない。

マリギン氏のチームは、バンベリー近郊のミルブルック試験場にフォーミュラE風のテストトラックを建設し、マシンがカーブや障害物を乗り越える能力を習得できるようにした。（私が訪問した後、ロボレースは本社を近くに移転した。）ブエノスアイレスでの事故を振り返りながらも、マリギン氏は冷静さを保っている。ロボレース自体は完璧なレーシングドライバーを育成しようとしているのではなく、関係者全員が改善できるプラットフォームを構築しようとしているのだと彼は言う。

「私が一番心配しているのは、誰もがこの車が自動運転モードで時速300キロで走行し、他の車両と競い合うようになると予想していることです」とスヴェルドロフ氏は説明する。「最終的にはそこに到達するでしょうが、それが私たちの目標ではありません。実現することが私たちの仕事ではありません。」最終的には、追い越しをこなし、ラップタイムを数秒短縮し、そしてスヴェルドロフ氏の言う通りであれば、観客を熱狂させるようなスペクタクルを生み出すAIの開発は、レーシングチームの責任となるだろう。

2004年、米国国防高等研究計画局（DARPA）はグランドチャレンジを開始しました。これは、ロサンゼルスとラスベガス間の482kmの砂漠を走行できる自律走行車の開発をエンジニアに課すものでした。優勝した車両はわずか12kmしか走行できませんでしたが、このコンテストは自律走行車開発競争の火付け役となりました。

現在、ほぼすべての大手自動車メーカーがこの技術の市場投入に取り組んでいます。自動運転バスはフィンランドやネバダ州など、様々な場所で試験運用されています。フォードは雪道での自動運転を車両に学習させ、ボルボは自動運転ごみ収集車を開発しました。2015年には、グーグル傘下のウェイモが、視覚障碍のある男性をテキサス州オースティン周辺で10分間の完全自動運転走行に乗せました。また、2016年10月には、ウーバーの子会社であるオットーが、単独の自動運転トラックで5万本のビールを配達しました。（オットーは現在、元幹部による企業秘密の窃盗疑惑をめぐり、ウェイモとの法廷闘争に巻き込まれています。）

スミス氏のオックスボティカは、DRIVENコンソーシアムの一員として、英国の高速道路に自動運転車を導入することを目指しています。2019年までに、ロンドンとオックスフォード間の88kmのルートで自動運転車の運行を開始する予定です。

自動運転車はますます高速化しています。2014年10月、アウディは560馬力の自動運転車RS7を、ドイツの悪名高いホッケンハイムリンク・サーキットの一部で走らせました。スタンフォード大学のエンジニアたちは、カリフォルニア州のサンダーヒル・レースウェイでアウディTTSを自動運転できるように改造し、平均時速112kmを記録しました。「シェリー」という愛称のこの車は、5kmのコースをアマチュアのチャンピオンレーサーよりも速く周回することが可能ですが、この車のメカニカルエンジニアであるクリス・ガーデス氏によると、まだプロのタイムは破られていないとのことです。

リンク共有ウェブサイト「Delicious」の創設者、ジョシュア・シャクター氏は、サンダーヒルで自動運転車のための草の根レベルのトラックデーを独自に立ち上げました。誰でも自動運転車で参加できますが、サーキットを一周できる車両はほとんどありません。2017年4月のイベントでは、スタートアップ企業や愛好家など17社が参加しましたが、時速3.3kmのコースを完走できたのはわずか4社でした。完走した4社は、いずれも15秒以内のタイム差でした。

シャクター氏のウェブサイトには、自動運転車のソフトウェアをデジタルで実行し、最速チームのラップタイムからデータを収集できるサーキットシミュレーターが掲載されている。彼はこれを一種のエクストリームエンジニアリングに例えている。シャクター氏は、自動運転モータースポーツが普及するかどうかについては懐疑的だ。「どんなビッグスポーツでも、低いレベルでは広く参加している」と彼は言う。「自動運転レースが新しいスポーツであるならば、大衆の支持を得て、他の人々が参加する必要がある」

レースは人間の自然な本能です。自動車が登場する前は、私たちは徒歩や馬でレースをしていました。内燃機関が発明されて以来、人間はそれを限界まで追い込んできました。ドライバー、そしてその勇気、機知、個性、そして技術こそが、レースの最大の醍醐味です。レースファンなら、1986年のハンガリーグランプリでネルソン・ピケがセナをアウト側から大胆にオーバーテイクした大胆なシーンや、ルイス・ハミルトンとニコ・ロズベルグの悪名高いコース外のライバル関係を覚えているでしょう。ロボレースが成功するには、機械が代替可能、あるいは機械を上回る存在であることを人々に納得させる必要があります。

2017年9月にロボレースのCEOに就任した、ブラジル出身のレーシングドライバーでフォーミュラEチャンピオンのルーカス・ディ・グラッシ氏は、同社の計画について示唆した。当時のインタビューで彼は、ロボレースは「自社の技術をクローズドな環境に導入し、モータースポーツの限界を超えていきたいと考えている」と述べた。

最適なレーシングラインを見つけることは、単にコーナーを最短ルートで回るよりも複雑です。スタンフォード大学自動車研究センター所長でもあるクリス・ガーデス氏によると、「世界最高のドライバーはコースを念頭に置いていますが、常にそれを調整しています。その瞬間に正しい行動をとるために、コースを変更しているのです。」トップクラスの人間ドライバーと機械の違いは、人間はコーナーでの車の挙動を解釈し、瞬時にポジショニングと戦術を調整できる点にあります。

機械学習アルゴリズム（本質的にはパターン認識システム）は、今のところ人間の脳に匹敵するものではありません。アトランタにあるジョージア工科大学の工学部長、パナギオティス・ツィオトラス氏は、人間の脳は物体を瞬時に認識し、判断を下すことに長けていると指摘します。「機械が判断を下すのに、数秒や数分単位から、脳のように数ミリ秒単位まで短縮するのは非常に困難です」とツィオトラス氏は言います。「たとえこの問題を解決できたとしても、その判断を実行するという課題が残ります。」

「速度が上がるにつれて、自分の位置を正確に把握することがより重要になります」とスミス氏は説明する。一つのアプローチは、シンプルな道路から始めて、AIシステムの学習に合わせて複雑な道路を追加していくことだ。ロボレースの現段階では、コース上には監視すべき他の車両はいない。歩行者、自転車、道路工事も見当たらない。コースはフェンスで囲まれ、ガードレールが設置されているため、周囲の状況を把握しやすい。ロボレースが改良されれば、得られたデータは、車両が高速走行しているとき、追い越しを試みているとき、そして制御不能になったときに何が起こるかをエンジニアが学習するのに役立つだろう。

2016年5月、オートパイロットモードのテスラ車が、自動運転による初の死亡事故を引き起こしました。ジョシュア・ブラウンさんはフロリダ州で制限速度を超えて走行していました。車はハンドルから手を離すよう7回警告を発しました。国家運輸安全委員会（NTSB）は、ブラウンさんの死因の一部はソフトウェアにあると結論付けました。車はブラウンさんの危険な運転を許したのです。「人を死に至らしめるのは、通常の運転ではなく、異常な運転なのです」とチオトラス氏は説明します。

ロボレースの衣装をまとった4人の男たちが、金網のフェンスに顔を押し付けている。まるで父親になるかのような表情で、彼らはロボカーを待っている。2017年5月、パリの暖かい日。エッフェル塔の上には雲が漂っている。チーム内には緊張が漂っている。ロボカーの初めての公開デモンストレーションなのだ。準備には3週間かかっている。

ロボレースの発表をめぐる興奮にもかかわらず、開発の進捗は予想よりも遅れている。7月のフォーミュラEシーズン終了時点でも、参戦チームは発表されていなかった。12月の2017-18シーズン開幕時も、状況は変わらなかった。スベルドロフは100以上の団体にシリーズを売り込んだが、業界はAIレースシリーズへの参入に予想以上に慎重だった。同月、香港のトラックでDevBotが記録した最速タイムは、人間が同車両で走ったタイムに更新された。アマチュアレーサーでテレビ司会者のニッキー・シールズが、1.86kmのトラックを1周1分26秒で走破した。DevBotの最高記録は1分34秒だった。

フォーミュラEサーキットを走る黒のメルセデス・ベンツの中で、ロボレースのスタッフ5人がレノボのThinkPadに釘付けになっている。彼らは自動運転車の温度、AIシステム、サスペンションなどをモニタリングしている（車にはリモートキルスイッチも搭載されている）。レースの進行役は、元F1システムエンジニアのブリン・バルコムが務める。午後2時頃、フォーミュラEのメインレースが始まる直前、ロボカーが初めて公の場でサーキットを走行する。それは不気味な光景だった。内燃エンジンが始動する轟音もなく、その動きは事実上無音だった。「聞こえるのはタイヤの音、ギアボックスの軋む音、そして風の音だけだ」とスペンサーは言う。

しかし、パリの観客の中で高速走行を期待していた人たちは失望した。ロボカーはエクスプローラーモードになっている。高速走行するには、まずコースを学習する必要があるのだ。2kmのコース14のコーナーをゆっくりと回り込み、蛇行しながら常に位置を調整している。「ロボカーは周囲の状況を全く知らず、ただ周囲を見回してスキャンし、安全に前進する方法を考えているだけです」とバルコム氏は言う。

長時間にわたり、データ処理のため完全に停止します。AIシステムはコースでトレーニングを終えると、ほぼ人間の速度で走行できるようになります。ベルリンで開催された次のフォーミュラEレースでは、DevBotの1台がAIモードで10周を全速力で走行し、時速200kmに達しました。

しかし、そこにDevBotの強みがあります。運転席がまだあるので、人間が車に乗り込み、トラックを1周走行することで、自動運転に必要な基本レベルのデータを収集できます。Roboraceチームは、そのデータをRobocarに転送します。しかし、パリではテストドライバーが車をスピンさせてしまったため、トレーニングデータが得られませんでした。そのため、車両はゆっくりと進みながら、ゆっくりと道を学習していきました。

この記事はWIRED UKで最初に公開されました。