自動車技術会が描くAIチャレンジ

本会では2019年より、CASE、MaaSの領域における自動車開発技術者育成の取組みとして、「自動運転AI チャレンジ」を実施しています。本号では、AIチャレンジ出場者による経験談や、個社企業のソフトウェア人材育成に対する考え方などを交え、AIチャレンジの現在、過去、未来像について紹介いたします。是非ご覧ください。

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<技術の窓>会誌編集委員会の思い出から

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>モビリティDX 戦略について

2024年10月にローンチイベントが開催された、「モビリティDXプラットフォーム」の立ち上げ経緯や、AI チャレンジが代表する人材育成の枠組み等について紹介いたします。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>ソフトウェア領域人材育成WGとモビリティDXプラットフォーム

本稿では、自動車業界における深刻なソフトウェア人材不足への対応策として、自動車技術会のソフトウェア領域人材育成WGの活動と、モビリティDXプラットフォームの取り組み計画を紹介する。さらに、今後の課題として、協調領域の拡大と人材育成のための産学連携の強化が重要であることについて述べる。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動車業界のソフトウェア人材育成

自動車産業のソフトウェア人材不足が深刻化し、他業界や社内の人材確保/育成のために自動運転AIチャレンジが企画/開催されている。一方、ソフトウェア開発の生産性向上や自動運転評価のためにSimulatorを用いた開発環境の構築も進められ、将来のチャレンジではこの環境を用いて高度な問題設定も期待できる。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動運転AIチャレンジから考える自動車技術会の人材育成活動

現在、自動車業界はAI人材が不足しており、その発掘と育成が喫緊の課題である。自動車技術会は経産省と2018年に自動運転AIチャレンジという人材育成プログラムを立ち上げた。本論文では、この自動運転AIチャレンジ設立の経験をもとに、自動車技術会の今後の異業種交流や人材育成をどのように進めていくべきかについて提案をする。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動運転AIチャレンジのこれまでとこれから

自動運転AIチャレンジは、ティアフォーの支援のもと2019年から開始され、技術者育成を軸に技術革新と実用化を推進してきた。今後も次世代技術者の育成と共に、技術の実用化を通じて、産業界との連携を強化し、コミュニティ形成を目指していく。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>超学際移動イノベーションと産学共創による人材育成

名古屋大学の「超学際移動イノベーション人材養成学位プログラム(TMI)」では、自動運転AIチャレンジに優勝するなどの実践的な活動や異分野学生の協働を通じ、社会で活躍できる人材を育成しています。今後は、産業界と協力してプログラムを構築する「産学共創教育」の実現を目指しています。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>仮想空間シミュレーションによる自動運転車の安全性評価

自動運転車は実装段階に入り各国で実車での公道実証が盛んに実施されている。しかし、その技術進歩とは裏腹に交通事故も散見されるようになり、安全性検証をどこまでやれば良いかは喫緊の各国共通課題となっている。本稿では、センサの認識に代表される予見可能性から回避可能性までを評価する仮想空間シミュレーションであるDIVP(Driving Intelligence Validation Platform)の開発を通じて、自動運転車の安全性評価の展望について述べる。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動運転の安全性評価に関わる国際規格化とOEMの取組みの最新動向

自動車基準調和世界フォーラム(WP29)では、自動運転車両の安全目標を「自動運転車の運行設計領域において、自動運転車は、合理的に予見可能かつ防止可能な人身傷害または死亡をもたらす交通事故を引き起こしてはならない」としている。この定義に基づいて自動運転車が満たすべき安全要件を具体化するためISO34502ではシナリオベースの安全性評価フレームワークを定義している。そこで本稿では、ISO34502の概要を解説し、各プロセスにおける日本自動車工業会及び連携するプロジェクトの取り組みについて紹介する。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動運転の安全性評価に関わるJARIの取組み
─安全性を評価する手法・手段の研究開発の現状と課題─

交通事故の削減などの社会課題解決が期待される自動運転は社会的に受容される水準の安全性が担保されていることが前提となる。JARIでは、自動運転に求められる安全性を評価する手法・手段に関する調査・研究を進めており、本稿ではシナリオを用いた評価と交通流シミュレーションを用いた評価に関する取組みを紹介する。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動運転AIチャレンジと学生フォーミュラ大会を経験して

CASE、MaaSと呼ばれる新たな技術領域において、これからの自動車業界を牽引する技術者の発掘育成のため自動運転AIチャレンジ2023(シミュレーション)が開催された。本論文では、本大会にむけた筆者の技術的なチャレンジの内容と、学生フォーミュラ大会との連携の可能性について述べる。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>トヨタ自動車R&Dにおけるソフトウェア人材育成

近年、高度な運転支援システム(ADAS)や自動運転(AD)技術、コネクテッドカーなどの進化に伴い、自動車産業におけるソフトウェアの重要性は急速に増している。一方、多くの自動車会社にとって、これらの高度な技術開発を担う「クルマ屋のソフトウェアエンジニア」は不足しており、育成が急務になっている。トヨタ自動車では、2023年からトヨタR&Dソフトウェアブートキャンプと呼ばれるプログラムを開講し、実車評価も含む車載ソフトウェア開発工程全体を教育している。

<自動車技術会が描くAIチャレンジ>自動車技術会における自動運転AIチャレンジと人材育成

自動車技術会における自動運転AIチャレンジと人材育成を、大会コンセプトおよび歴史を振り返りながら、日本における自動運転技術者の発掘・育成の観点でどの様な活動・位置づけであるかを概説する。

<ホットトピックス>大型車両の車輪に加わる負荷の解析および車輪脱落事故の原因と対策に関する一考察

オフロード車の車輪に加わる垂直・水平荷重、遠心力、駆動トルクを解析し、荷重線図を作成した。実作業荷重下でのホイールハブボルト・ナットのゆるみ傾向を測定し、ゆるみ寿命の推定方法を提案した。大型車の車輪脱落事故が後を絶たない。トルク法の特性からホイールボルトのゆるみ原因を検討し、ゆるみ防止策を提案した。

<ホットトピックス>V6船外機における音質向上を目的としたバルブタイミング変更による吸気音サウンドチューニング

この研究は、V6船外機の音質を吸気バルブタイミングの変更で向上させることを目的としている。特定のシリンダーのバルブタイミングを遅角させ、望ましい音特性を得る方法を見出した。プロトタイプを作成し主観評価を行った結果、音質向上の効果が確認された。吸気音の変更がパフォーマンスへの影響を最小限に抑えつつ、V6船外機の音質向上に有効であることが示された。

<ホットトピックス>自動車業界に起きる「三つの変革の波」が自動運転車の実現へ

AIやビッグデータ活用といった先進技術による変革の波は、自動車業界にも押し寄せている。自動運転は社会受容性や法規制といった課題を抱えつつも、加速的な技術革新によって実現への歩みを進めている。本稿では、変革の先にある未来像とそこへ到達するまでに乗り越えるべき課題を示す。

<ホットトピックス>フロー式によるギ酸からの発電システムの開発
─ギ酸から2,000時間以上の“連続”水素製造運転を実証─

ポリエチレンイミン担体Ir錯体固定化触媒を合成し、ギ酸から連続フロープロセスによる水素製造技術を開発しました。この触媒は、長寿命で金属の溶出が少なく、簡単に回収できます。更に製造した水素を用いて燃料電池による5時間以上の安定動作を検証しました。今後、小規模な水素ステーションでの適用を目指す予定です。

<ホットトピックス>粘土・樹脂複合化による水素ガスバリア塗料の開発

近年、クリーンエネルギーとして水素の利活用が推進されており、水素ガスのバリア技術に対する関心度が高まっている。本稿で紹介する「水素ガスバリア塗料」は塗って乾かすだけで容易に高い水素ガスバリア性を付与することができ、その性能は40℃において0.004mL 25μm/(㎡ day atm)という非常に高い水素バリア性を有している。

<ホットトピックス>モビリティのための燃料電池の統合モデルベース開発

燃料電池車両の製品要求から、燃料電池の性能目標や最適なシステム構成、制御方法の導出を可能とするモデルベース手法について述べる。燃料電池性能モデル、劣化モデル、二次電池を活用した電力制御モデルを統合することで、耐久性を含む性能予測が可能となった。そして、製品要求を踏まえた将来の開発目標設定を行った。

<超の世界>加齢に伴って太りやすくなる仕組みを解明

<スポットライト>IOWN構想に基づく郊外型データセンタ活用・省電力リアルタイムAI分析技術

<標準化活動レポート>人間工学部会の標準化活動

<匠の技>幅広い経験を活かして人財育成のプロフェッショナルへ 山口大介氏

<いつだって閑話休題~モータースポーツ寄り道,わき道,まわり道~>第3回 ホンダF1のざる蕎麦

<みんなのモーターサイクル工学講座>二輪車の振動と音

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