光を乗りこなす：Sunswift RacingがWorld Solar Challenge Raceで輝く

光の煌めき：サンスウィフト・レーシングがワールドソーラーチャレンジで輝く

今年の世界最大の太陽光自動車レースイベントで、ニューサウスウェールズ大学のサンスイフトレーシングチームが輝いています。

35年前に初めて開催されたワールドソーラーチャレンジは、世界中から学術参加者を引きつけています。今年のイベントには約100人の競技者が集まりました。

レースは約4日間にわたり、約1,900マイルのコースを走り、速さではなく最大のエネルギー効率を競います。

UNSWシドニーはエネルギー効率競技で優勝し、Sunswift 7号車でゴールラインを最初に通過し、クルーザーカップを獲得しました。Sunswift 7号車は、エネルギー最適化のためにNVIDIA Jetson Xavier NXを利用しています。また、4人乗りで競技し、リモートのミッションコントロールチームも搭乗しています。

• 人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）
• このAI論文は、検索エンジンに対して大規模な言語モデルが事実確認の効率性にどのように比較されるか、明らかにします
• 『トランスフォーマーの位置符号化の解説』

「最少のエネルギーを使用してアデレードに他の誰よりも先に到着できるという完全に異なる提案ですが、最初にゴールラインを越えることは自慢の権利にすぎません」と、SunswiftのプロジェクトマネージャーであるUNSWのリチャード・ホプキンス教授は述べています。ホプキンス氏は以前、英国のF1レースチームを運営していました。

レースの主催者は、このイベントを、オーストラリア大陸を横断する公共道路上で行われる「より持続可能な移動の未来に貢献する最も優れたイノベーションとエンジニアリングのチャレンジ」と位置づけています。また、電気自動車産業を追求する学生たちのキャリアパスのための出発点となっています。

多くの競技者と同様に、UNSWもCOVID-19パンデミックによる3年間の休止後にレースに復帰し、今年の競技は非常に期待されています。

「すべてのチームメンバーは、自分たちの役割を理解し、チームで最高のパフォーマンスを発揮する必要があります。その5日半中には疲労困憊します」とホプキンス氏は述べています。

エネルギー効率に全力投球

レースでは、参加者は完全に充電されたバッテリーでスタートし、夜に2つの場所で停車する際に充電することができます。残りのエネルギーの90％は太陽光と車両のソーラーパネルから得られます。

UNSWの第7世代のSunswift 7は、エネルギー効率を最適化するためにアルゴリズムを実行し、バッテリーの寿命を最大限に延ばすために非必要な計算をほぼ停止します。

このソーラーエレクトリックバイクは、駆動速度を天候予報に基づいて調整することもできます。たとえば、天候が悪化する予報がある場合、後で雨が降るとコンディションが悪くなり、車は遅くなるため、車はドライバーにより速く走るように促します。

Sunswift 7号車は、ほとんどダーウィンからアデレードまで一直線に走るように設計されており、そのミッション以外ではできるだけ少ない電力を使用することが目的です。

「Sunswift 7は昨年末にギネスブックに掲載され、バッテリーの単一充電で1,000キロメートル以上走行する最速の電気自動車として認定されました」と彼は語りました。

学習のためのJetsonベースのレーサー

UNSWチームは、車の空力特性を改善するために約60回のデザインイテレーションを作成しました。彼らは計算流体力学モデリングを使用し、各バージョンを分析するためにシミュレーションを実行しました。

「実際の風洞で車を試験することはありませんでした」とホプキンス氏は述べています。

技術チームは、最大のエネルギー保存に対して車をどの速度で走らせるべきかを決定するモデルに取り組んでいます。「良いドライビングデータを得るのは非常に困難ですが、できる限り多くのパラメータを取り入れることを目指しています」と、Sunswift Racingのテクノロジーマネージャーのジョシュ・ブラムリー氏は述べています。

Sunswift 7は、ロボットオペレーティングシステム（ROS）のソフトウェアスイート上で動作し、そのNVIDIA Jetsonモジュールを利用して、センサーからのすべての入力を処理して解析するために使用されます。これにより、リモートのピットクルーはUNSWキャンパスで監視できます。

Jetsonは、車のすべての制御システムに使用されており、アクセルペダル、ホイールセンサ、ソーラーカレントセンサなどのすべてのデータを処理し、AIの支援が可能な方法を分析するために使用されます。次のバージョンの車にはさらなるAIが搭載される予定です。

「次のソーラーチャレンジでは、AIとコンピュータビジョンの多くがSunswift 8に導入されます」とブラムリー氏は語りました。

100人以上の学生が、Sunswift Racingチームの活動に対してコースクレジットを取得しており、多くの学生たちは電気自動車のキャリアを追求する興味がありますとホプキンス氏は述べています。

過去のワールドソーラーチャレンジ参加者は、テスラやスペースX、ジップラインで働くようになったそうです。

まさに明るい未来を予感させますね。

NVIDIA Jetsonプラットフォームについて詳しくはこちらをご覧ください。エッジAIとロボット工学のためのプラットフォームです。

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