自動運転の民主化をビジョンに掲げる株式会社ティアフォー（本社：東京都品川区、代表取締役 執行役員 CEO：加藤 真平、以下 ティアフォー）は、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の「次世代エッジAI半導体研究開発事業」に参画し、自動運転レベル4向けのソフトウェア定義型システム・オン・チップ（System-on-Chip：SoC）の研究開発を推進します。今回のJST事業では、東京大学大学院工学系研究科の川原圭博教授を研究開発代表者とする「ユースケース駆動による機能分化型フィジカルAIチップ設計」の研究開発課題において、ティアフォーはエンドツーエンド（E2E）自動運転AIの推論処理を効率化するAIチップの論理設計に取り組み、その設計資産と関連ツールチェーンのオープンソース化を目指します。
Graphics Processing Unit（GPU）をはじめとする高性能計算技術は、AIの急速な進化を支える中心的な役割を担ってきました。一方、自動運転レベル4では、実世界および実時間の制約下でAIモデルを継続的に運用する必要があり、既存の高性能計算技術を補完しながら、電力効率だけでなく、適応性、透明性、および検証可能性をさらに高める新たなアプローチが求められています。
本取り組みでは、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」に対応した自動運転AIチップを独自に設計し、SoCに組み込んでその有効性を評価します。また、AIチップの論理設計に加え、コンパイラをはじめとするツールチェーンをオープンソース化します。これにより、さまざまな半導体メーカーがティアフォーのプラットフォーム技術を活用し、自動運転レベル4向けSoCの製品化を加速できるオープンエコシステムの構築を目指します。
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本SoC開発におけるソフトウェアとハードウェアの構造
電力効率
自動運転AIでは、カメラ画像や点群などのセンサー情報をもとに、認識から行動計画までを一気通貫で処理する大規模なTransformerモデルの活用が進んでいます。本取り組みでは、こうしたTransformerの推論処理に着目し、汎用的な計算処理のために必要とされる複雑な制御機構を簡素化した専用アーキテクチャを開発します。
具体的には、AIモデルの実行に必要なデータをあらかじめ効率的に配置し、チップ内で繰り返し利用することで、外部メモリとのデータ転送や演算制御に伴う電力消費を抑制します。また、行列演算やAttentionなど、Transformerで多用される処理を効率的に実行できる演算回路を組み込むことで、チップ単体のピーク性能だけでなく、「Autoware」を含む自動運転システム全体での電力対性能の向上を目指します。数ワット級の組み込み機器から数十ワット級の車載Electronic Control Unit（ECU）まで、用途に応じて柔軟に構成できる設計を追求します。
適応性
自動運転AIの技術体系は急速に進化しており、特定のモデルやハードウェアだけを前提とした設計では、その変化に継続的に対応することが困難です。本取り組みでは、AIモデルとAIチップの間に、標準化された中間表現であるTensor Operator Set Architecture（TOSA）を導入します。
PyTorchなどで開発されたAIモデルの演算処理をTOSAによる共通形式に変換し、TOSAを介して最適化やコード生成を行い、AIチップ上で実行することで、AIフレームワークとハードウェアを疎結合化します。これにより、AIモデルの構成や演算方法が変化した場合でも、チップ全体を一から設計し直すことなく、コンパイラやランタイムなどのソフトウェアを更新することで対応できる仕組みを構築します。ソフトウェアを起点として性能や電力効率を継続的に最適化できる、ソフトウェア定義型SoCの実現を目指します。
透明性
自動運転レベル4のように安全性が重視される用途では、AIモデルだけでなく、それを実行する計算機システムについても、内部の構造や処理過程を理解できることが重要です。本取り組みでは、自動運転AIチップの論理設計に加え、コンパイラをはじめとするツールチェーンをオープンソース化します。
設計情報を公開することで、半導体メーカーや開発者がチップの内部構造やソフトウェアの動作を確認し、それぞれの車両、AIモデル、性能要件、電力要件に応じて改良、拡張、再利用できる環境を整備します。「Autoware」が自動運転ソフトウェアの共同開発を可能にしてきたように、そのオープンソースの考え方をAIチップ設計やツールチェーンの領域へと広げ、特定の半導体製品や閉じた開発環境に依存することなく、自動運転AI技術を継続的に改良・発展させられるエコシステムを築きます。
検証可能性
AIモデルをチップ上で実行する過程では、モデル形式の変換、演算の最適化、量子化や丸め処理などが行われます。これらは性能や電力効率を高めるために不可欠である一方、変換の過程で生じる数値的な差異が最終的な演算結果にどのような影響を与えるかを確認できる仕組みが必要です。
本取り組みでは、明確に定義された演算仕様を持つTOSAを基点としてコンパイル変換の過程を整理し、形式検証の技術を導入します。検証対象とする変換や演算について、変換前後の数値的な整合性や定められた誤差範囲を数学的な手法で確認できる仕組みを構築します。これにより、単に高い処理性能を追求するだけでなく、AIモデルがどのような変換を経てチップ上で実行されるかを追跡し、その処理の正当性を検証できる、信頼性の高い自動運転AIの実行環境を確立します。
ティアフォー 代表取締役 執行役員 CEO 加藤真平のコメント
AIの進展は、GPUをはじめとする高性能計算技術によって大きく加速され、業界全体にわたる急速な発展を支えてきました。一方、自動運転レベル4が社会実装の段階へと進む中では、実世界および実時間の制約に適した計算機アーキテクチャによって既存技術を補完していくことが重要になると考えています。本取り組みでは、ソフトウェア定義型かつオープンなAIチップ設計のアプローチを通じて、電力効率、適応性、透明性、そして検証可能性を兼ね備えた新たなプラットフォームの実現を目指します。特に、AIモデルがどのような変換を経て実行されるかを理解し、その処理の正当性を検証できることは、自動運転システムを安全性が重視される環境へ展開していく上で重要な要素です。また、「Autoware」で培ってきたオープンソースの考え方をAIチップ設計やコンパイラをはじめとするツールチェーンへと広げることで、自動車メーカーや半導体メーカー、開発者がそれぞれの用途に応じて技術を発展させられるオープンエコシステムの構築を目指します。これを通じて、自動運転AI技術の継続的な進化を支え、信頼性の高い自動運転AIの実行環境の実現に貢献していきます。
東京大学大学院工学系研究科 教授 川原圭博のコメント
ロボットや自動運転などのフィジカルAIにおいて、GPUの電力消費はバッテリー駆動デバイスへの搭載の大きな制約となってきました。本事業では、ユースケースから逆算した機能分化型のチップ設計により、この制約を根本から解こうとしています。その中でティアフォーは、フィジカルAIや自動運転のエンドツーエンド化に不可欠な高次の判断を担うチップ、すなわち「思考」を担う高次行動層の開発を担当していただきます。世界標準の自動運転OSSであるAutowareを主導する同社が、応用の要求仕様からハードウェアまでを一貫して設計することは、応用研究者自身が「こんな半導体が欲しい」を形にできる設計の民主化そのものです。オープンなエコシステムを活用したこの取り組みが、日本から高付加価値な半導体スタートアップが次々と生まれる未来につながるものと見込まれます。
株式会社ティアフォーについて
株式会社ティアフォーは、「自動運転の民主化」をビジョンに掲げ、自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」の開発を主導するディープテック企業です。自社製品として「Autoware」を活用したソフトウェアプラットフォームを提供し、それらを基盤に市場ニーズに応じた自動運転における各種サービスを展開しています。ティアフォーは、「Autoware」が生み出すエコシステムを通じて、世界中のパートナーと連携しながら自動運転の可能性を広げ、より安全で持続可能な社会の実現を目指しています。
━━会社概要━━
【社名】株式会社ティアフォー
【所在地】東京都品川区
【URL】https://tier4.co.jp/
【設立年月】2015年12月
【主な事業内容】
・自動運転プラットフォーム開発事業
・自動運転ウェブサービス開発事業
・自動運転システム開発キット販売事業
・自動運転技術の教育事業
広報に関するお問い合わせ
pr@tier4.jp
ティアフォーの名称またはロゴは、日本およびその他の国において、株式会社ティアフォーの商標または登録商標です。その他、記載されているすべての会社名、製品名、サービス名、およびロゴ等は、それぞれ各社の商標または登録商標です。
Autoware はThe Autoware Foundationの登録商標です。
プレスリリース提供：PR TIMES
