Annotellは、自動運転システム用のデータラベリングツールを開発するために24万ドルを調達します

自動運転車技術への関心は、パンデミックの間、特に感染の急増により配達やタクシーの乗車がより危険になっているため、高まっています。 楽観的に市場と市場 予測 自動運転車の販売台数は 62.4 年までに 2030 万台に達し、年平均成長率 13.3% で成長すると予測されています。 一方、スタティスタは 期待する 世界の自動運転車市場は、現在の傾向が続くと仮定すると、400 年までに約 2025 億ドルの価値があると予測されています。

しかし、自動運転車は依然として危険な命題です。 Waymo や Cruise などの自動運転車企業が自社技術のテストを加速する中、 事故が増えています、 それも。 消費者の信頼度は驚くほど低く、米国の成人の 17% のみがモーニング コンサルトの世論調査で、自動運転車は人間が運転する車と同じくらい安全だと考えていると答えています。

比較的新しいスタートアップで、 アノテル、表向きは「自動運転車の安全な認識を可能にする」プラットフォームでソリューションを提供すると主張しています。 ソフトウェアと専門知識を組み合わせて自動運転車の生産スケジュールを短縮することで、同社は「主要な OEM および自動運転企業」との契約を確保していると述べており、そのイニシアチブを促進するためにベンチャー キャピタルで 24 万ドルを調達しました。

自動運転の認識

スウェーデンのヨーテボリに本拠を置く Annotell は、2018 年に Daniel Langkilde と Oscar Petersson によって設立されました。 Langkilde は以前、ボストンのコンサルティング会社 Arthur D. Little のビジネス アナリストでした。 Langkilde は本業のデータ サイエンティストであり、サイバーセキュリティ会社 Recorded Future で数年間、データの収集と分析のプロジェクトを率いています。

「[Annotell の背後にある] 動機は、安全性が重要なアプリケーションに機械学習を簡単に使用できるようにすることでした」と Langkilde 氏は電子メールで VentureBeat に語った。 「Annotell は、『トレーニングしたモデルが安全であるために十分に優れていることを確認するにはどうすればよいでしょうか?』といった質問に答えるように設計されています。 [そして] 「雨が降っている場合、私の車が 100 メートル離れたところにいる歩行者を認識する可能性はどれくらいありますか?」

Annotell は、データセットの品質を測定するために特定のパフォーマンス指標を追跡する認識分析ツールなど、自動運転車の開発を支援するさまざまなソフトウェアを提供しています。 このプラットフォームは、車両センサーをグラウンド トゥルース データに接続して安全要件を検証し、顧客がクラウドでデータを表示、並べ替え、管理できるようにします。

開発中の自動運転システムは、システムがオブジェクトを認識するのに役立つ、画像またはビデオ内の関心のあるオブジェクト (街灯など) を示すためにラベル付けされたデータに依存しています。 これはエラーが発生しやすいプロセスです。データ収集と注釈のフェーズの両方でミスが発生する可能性があります。 熱帯環境に対してのみ開発されたシステムは、雪にさらされると性能が低下します。 不特定または不正確なラベルの付いたデータが供給されたシステムも同様です。

「当社の顧客は通常、ペタバイトのデータを所有しており、機械学習モデルのトレーニングは当社のエンジニアリング作業の大部分を占めています」と Langkilde 氏は説明します。 「私たちにとって最大の課題は、グラウンド トゥルースが正しいという確実性を推定することです。 ほとんどの人は、グラウンド トゥルースが「真実」であると誤って想定しています。 実際には、推定する必要がある確実性のレベルが常に存在します。 データセットの信頼性を確立するために、高度な統計モデル、サンプリング手法、人間と機械のコラボレーションを組み合わせて利用しています。」

安全に関する質問

Langkilde 氏は、自動運転車の商用化において安全性が最も重要な制約であると個人的に考えています。 自動運転車が原因なら 死亡事故が増える、それはただの悲劇ではなく、テクノロジーに対する人々の信頼を損なう危険性があると彼は言います.

「自動車は、たとえばウェブサイトの広告とは大きく異なります。 間違いは実際に結果をもたらします。ソフトウェア コミュニティは車両安全コミュニティと緊密に協力して、前進する正しい道を見つける必要があると考えています」と Langkilde 氏は VentureBeat に語っています。

しかし、アノテルのソリューションがラングキルデが主張するほど包括的であるとしても、自動運転車やテスラのような高度な運転支援システムは、 オートパイロット — ハードルに直面します。 米国自動車協会による 2020 年の驚くべき調査によると、市場に出回っているほとんどの半自動運転システム (起亜自動車や BMW のシステムを含む) は、平均 XNUMX マイルごとに問題に遭遇していました。 Alphabet の Waymo によって開発された「完全自律型」システムは、これまでで最も資金提供された自動運転の取り組みの XNUMX つです。 闘争 特定の左折を処理します。

「『自動運転』という用語は本来の意味を失いました。『完全な自動運転』とラベル付けされた自動車の運転支援機能は、人間の絶え間ない監視なしでは操作できないからです」と、UC の研究エンジニアであるスティーブン E. シュラドバーは述べています。車両の自動化を専門とするバークレーは、次のように書いています。 意見 サイエンティフィック・アメリカンの記事。 「[私たちが]現在行っているペースでは、全国規模の展開に近づくには何十年もかかるでしょう。」

他の研究では、自動運転車が、一部の人が予測する安全性の「ゲームチェンジャー」になるかどうかについて疑問を呈しています。 人のように運転しすぎる. Langkilde (彼はこの議論に完全に中立というわけではありません) は、これはツールの問題だと言います。 現在市場に出回っているデータセット注釈プラットフォームは データループ, タスクアイ, Labelbox, クオリティマッチ 自動運転の課題に合わせて調整されていません。

「私たちは、安全な自動運転車の開発は非常に困難であると常に信じてきました。 当初から、顧客は単一の企業が社内で開発できる以上の特殊なツールを必要とするだろうと考えていました」と彼は言いました。 「すべての業界と同様に、自動運転車企業は、自社の中核事業は何か、ベンダーから何を調達すべきかを明確にする必要があると思います。 私たちは、地球上で最高の知覚性能評価ソリューションを構築するために、すべてを投資しています。 そうすれば、お客様がより迅速に進歩できるように支援できます。」

Metaplanet と NordicNinja は、従業員 70 名の Annotell で最新のラウンドをリードし、合計で 31 万ドル以上を調達しました。 既存の投資家 Ernström & Co と Sessan AB も参加しました。

出典：https://venturebeat.com/2022/02/03/annotell-raises-24m-to-develop-data-labeling-tools-for-autonomous-driving-systems/