自動運転車は多数のカメラやセンサー類を備え、人間の何倍も周囲の状況を把握する能力を備えています。しかし、それでも状況によっては検知が間に合わず(もしくはうまくできず)に事故を起こしてしまう場合があります。これは、どれだけ周囲の情報を収集できたとしても、その処理の仕方を学習していなかったり、学んでいても状況が異なったりするためです。マイクロソフトとマサチューセッツ工科大学(MIT)の技術者は、自動運転AIが持つこのような”死角”をなくすための学習モデルを開発しました。
マイクロソフトとMIT、自動運転AIが知らないドラテクを人の運転から学ぶ学習モデル発表。想定外の状況を補間（engadget日本版）