Apple、実際のデータに依存しない新しい自動運転トレーニングモデルを発表

Appleは自社の機械学習研究ページで新たな自動運転の研究論文を公開し、GIGAFLOWと呼ばれる新しい大規模な自己ゲーム強化学習フレームワークを提案した。このフレームワークは、高い堅牢性を備えた一般的な運転ポリシーを効果的にトレーニングできます。データによると、この自己監督型トレーニングシステムを通じて、10日間ごとに16億キロメートルのトレーニングを完了することができ、これは9,500年の運転経験に相当します。このトレーニング方法はコスト効率も非常に高く、シミュレーションのコストは 100 万キロメートルあたり 5 ドル未満で、実際の運転データも必要ありません。