「生成型AIが自動車産業に新時代をもたらす：デザインやエンジニアリングから生産や販売まで」

Generating AI revolutionizes the automotive industry from design and engineering to production and sales.

コンテンツやコードの生成。画像や動画の作成。合成データでアルゴリズムをテストする。

生成AIは、ほぼすべての産業、特に交通部門において生産性と創造性を飛躍的に向上させる力となっており、ワークフローを効率化し、新たなビジネスを推進しています。

自動車産業全体では、企業は車両のデザイン、エンジニアリング、製造、そしてマーケティングや販売を改善するために、生成AIを探求しています。

自動車製品ライフサイクルを超えて、生成AIは自律型車両（AV）の開発においても新たなブレークスルーを可能にしています。このような研究領域には、ニューラル放射場（NeRF）技術を使用して記録されたセンサーデータを完全にインタラクティブな3Dシミュレーションに変換することが含まれます。これらのデジタルツイン環境や合成データ生成は、信じられないほどのスケールでAVを開発、テスト、検証するために使用することができます。

• ビジュアルエフェクトマルチプライヤー：ワイリー社、24倍のリターンを得るためにGPUレンダリングに全力投球
• 「数の力：NVIDIAとGenerative Red Team ChallengeがDEF CONでセキュリティを検証するために数千人を解放する」
• 「挑戦受けた：GeForce NOWが究極の挑戦とベセスダゲームをクラウドで始動させる」

前進！変革的な使用例

生成AI、大規模な言語モデル、および推奨システムは、現代の経済のデジタルエンジンです。NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏は述べています。

ChatGPT（テキスト生成）やStable Diffusion（画像生成）などの基礎モデルは、複数のタスクが可能なAIシステムをサポートすることができます。これにより、多くの可能性が開かれます。

初期のiPhoneアプリ開発者がGPS、加速度計などのセンサーを使用してモバイルアプリケーションを作成し始めたように、AI開発者は今や基礎モデルを活用して新しい体験と機能を構築することができます。

生成AIは、テキストからテキスト、テキストから画像だけでなく、ビデオや3Dなどの入力と出力を結び付けるのに役立ちます。この強力な新しい計算モデルを使用すると、テキストのプロンプトによって組み立て工場の物理的に正確なレイアウトが返されることがあります。

世界最大級の自動車メーカーであるトヨタは、生成AIの技術を開発し、初期のデザインスケッチにエンジニアリングパラメータを組み込むことを確実にしています。

一方、メルセデス・ベンツはChatGPTを使用した音声アシスタントを実証しています。

他の自動車業界のプレーヤーも、デザインの反復を加速し、より良い結果を提供するために生成AIを利用しようとしています。

デザイナーやアーティストのワークフローに恩恵をもたらす

現在、デザイナーやアーティストは、初期のコンセプト発想やスケッチからフルスケールのモデル開発まで、数ヶ月の準備とデザインのレビューに時間を要しています。これは、非互換なツール、データの隔離、および直列のワークフローによってしばしば妨げられます。

アーティストは、自動車スタイリングのトレンドに基づいて「スクラップ」と呼ばれるビジュアルリファレンスを探し始めることがよくあります。彼らはデザインのヒントにインスピレーションを求め、キーワードに基づいて画像ライブラリから引用します。

このプロセスでは、既存のものや過去のものを含め、業界全体の車両を見ることが含まれます。そして、人間のキュレーションによる多くのデザインと会社のスタイリングに基づく新鮮なインスピレーションの組み合わせが浮かび上がります。これがアーティストの2D手描きスケッチの基礎となり、その後3Dモデルや粘土の試作品として再作成されます。

これらの直線的かつ時間のかかるデザインコンセプトプロセスは、グリル、フード、ホイールなどの外部部品、およびダッシュボード、シート、人間工学、およびユーザーインターフェースなどの内部要素に使用されます。

これらの3Dモデルを開発するために、自動車スタイリングチームは、非一様有理Bスプライン（NURBS）の略称である「NURBS」モデルなど、Autodesk AliasやMayaなどのツールでエンジニアと協力して作業します。2Dの下書きから形状をキャプチャした3Dジオメトリの数学的表現が得られます。最終的な成果物は、独自のスタイリング、デザイン、およびエンジニアリング作業の結果であり、サーフェスを定義するためにコンピュータ支援設計アプリケーションで使用できる3D表現です。

自動車業界は、生成AIを使用して2Dスケッチを瞬時にNURBSモデルに変換し、生産性の向上を実現する機会を得ています。これらのツールはデザイナーを置き換えるのではなく、より多くのオプションを迅速に探索することを可能にします。

生成AIがコンセプトとスタイリングに同乗する

デザイン志向の企業は、視覚データセットと生成AIを使用して、さまざまなフロントで作業を支援することができます。これは、GitHub Copilotなどのコーディングツールでもすでに実現されており、長いデザインスケジュールを短縮するのにも役立つと期待されています。

特に、「スクラップ」デザイン要素を探す際には、生成AIモデルが自動車メーカーのポートフォリオや業界全体の車両を学習した上で、このワークフローを支援することができます。これは、転移学習を使用して少量の画像データセットを微調整することから始まり、NVIDIAのTAOツールキットにアクセスすることで実現することができます。または、生成AIモデルの要件に応じて1億枚の画像など、より大規模なデータセットが必要な場合もあります。

この bring-your-own-model セットアップでは、デザインチームと開発者は NVIDIA Picasso を利用することができます。NVIDIA Picasso はビジュアルデザインのための生成型AIモデルを構築するためのクラウドベースのファウンドリです。Stable Diffusion を使用しています。

この場合、デザイナーやアーティストは「頑丈」「洗練された」「スリーク」といったデザイン要素のために生成型AIに指示を出します。それに対して、自動車メーカーの外部世界や企業の内部カタログの画像からの例を生成します。これにより、この初期フェーズを大幅に加速させます。

車の内装の場合、テキストから画像生成のための大規模言語モデルを使用することで、デザイナーは花柄などのテクスチャの説明を入力し、生成型AIがそれをシートやドアパネル、ダッシュボードの表面に配置します。デザイナーが特定の画像を使用して内装デザインのテクスチャを生成したい場合、生成型AIは画像から画像のテクスチャ作成を処理することができます。

ジェネレーティブAIがスマートファクトリーに競争力をもたらす

スマートファクトリーを開発する製造業者は、Omniverseと生成型AIのアプリケーションプログラミングインターフェースを採用して、設計とエンジニアリングツールを接続し、施設のデジタルツインを構築しています。BMWグループは、未来の工場のビジョンをサポートするためにNVIDIA Omniverseのグローバル展開を開始しています。

製造施設を構築する際、生産に移る前にシミュレーションで計画することで、コストのかかる変更依頼を削減し、工場の生産ラインを止めることを防ぐことができます。

ジェネレーティブAIがマーケティングと小売販売にもたらす利益

ジェネレーティブAIは、世界中のさまざまな産業のマーケティングおよび小売販売部門でも進出しています。それらのチームは、McKinseyの報告によれば、ジェネレーティブAIによって生産性が9500億ドル以上向上すると期待されています。

たとえば、多くの企業がChatGPTを採用して、マーケティングコピーと広告キャンペーンのための執筆トピックを調査し、ブレインストーミングし、フィードバックを受けることができます。テキストから画像生成のジェネレーティブAIは、マーケティングと販売の視覚的な取り組みを支援するのに役立ちます。

NVIDIA NeMoは、ジェネレーティブAIモデルを構築、カスタマイズ、展開するためのフレームワークです。言語と画像のアプリケーションの推論を最適化し、大規模な言語モデルを使用して自動音声認識を行うことで、顧客サポートの向上に役立ちます。自動車メーカーは、そのジェネレーティブAIを使用して次世代のカスタマーサービスチャットボットを開発することができます。

ロンドンの広告大手WPPとNVIDIAは、70兆ドルのデジタル広告業界を支援する画期的なジェネレーティブAI対応のコンテンツエンジンの開発に取り組んでいます。黄氏は、「現在は広告を取得していますが、将来的には情報を入手する際の多くは生成されます。コンピューティングモデルが変わりました」と述べています。

この革新的なシステムは、NVIDIA AIとOmniverse Cloudで構築されており、統一された3DワークフローとOpenUSDアプリケーションを開発するためのソフトウェアプラットフォームで、自動車メーカーに高度に個別化された視覚的コンテンツをより迅速かつ効率的に作成するための機能を提供しています。

Omniverseでは、クリエイティブチームはOpenUSDを活用して複雑な3Dパイプラインを統一し、Adobe Substance 3D、Alias、VREDなどのデザインツールをシームレスに接続して顧客製品のデジタルツインを開発します。ジェネレーティブAIツールにアクセスすることで、訓練されたデータセットからのコンテンツ作成やNVIDIA Picassoで構築された仮想セットの生成が可能となります。これにより、WPPのクライアントは様々な広告、ビデオ、3D体験を生成するための完全なシーンを提供されます。

メルセデス・ベンツとの合弁事業であるDENZAは、WPPを頼りにOmniverse Cloudを使用した種類の車両設定ツールの構築と展開を行っています。

ジェネレーティブAIによる高速、高品質、低コストの普及

ジェネレーティブAIの文脈理解、クリエイティブな出力、適応学習能力は新たな時代を示しています。

トランスフォーマーモデルの発見から始まったものは、NVIDIAの高速計算による性能向上によって可能になった巨大なモデルによる驚異的な結果を引き起こしました。

まだ初期の段階ではあり、この変化の完全な影響を定量化することは難しいですが、自動車メーカーは、デザイン、エンジニアリング、製造、マーケティング、販売のための業界固有の「共同運転者」を受け入れることで、より良く、効率的かつ低コストの運用を実現しようとしています。

そして、これは始まりに過ぎません。

NVIDIA AIとOmniverseが自動車産業を一新している様子をご覧ください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!