何が起きたか
YaakはHugging FaceのLeRobotチームと協力し、自動運転AIのための世界最大のマルチモーダルデータセット「Learning to Drive (L2D)」を発表した。L2Dはドイツ30都市の運転教習所で運行される60台の電気自動車に同一のセンサースイートを搭載し、3年間にわたって収集された。データセットには90テラバイト以上のマルチモーダルデータ（5000時間以上の運転）が含まれ、6方向のHDカメラ、車両状態（速度、方位、GPS、IMU）、連続アクション（ガス、ブレーキ、ステアリング）と離散アクション（ギア、ウインカー）、環境状態（車線数、道路タイプ、路面、制限速度）、環境条件（降水、天候、照明）が記録されている。各エピソードには自然言語指示（例：「信号が青になったら、路面電車の線路を渡って、その後ロータリーを通過してください」）と、OpenStreetMapグラフにスナップされた将来のウェイポイントが含まれる。また、運転教習官によるエキスパートポリシーと学習者によるスチューデントポリシーの2つのポリシーグループが提供される。Yaakは、データセット全体（1ペタバイト以上）をAIコミュニティに公開し、新規エピソードの検索と収集のレビューを将来のリリース（R5以降）にマージすることを呼びかけている。
Key Facts
| YaakはHugging FaceのLeRobotチームと協力し、自動運転AIのための世界最大のマルチモーダルデータセット「Learning to Drive (L2D)」を発表した。 | [0] |
| L2Dはドイツ30都市の運転教習所で運行される60台の電気自動車に同一のセンサースイートを搭載し、3年間にわたって収集された。 | [0] |
| L2Dには90テラバイト以上のマルチモーダルデータ（5000時間以上の運転）が含まれる。 | [0] |
| データには6方向のHDカメラ、車両状態（速度、方位、GPS、IMU）、連続アクション（ガス、ブレーキ、ステアリング）と離散アクション（ギア、ウインカー）、環境状態（車線数、道路タイプ、路面、制限速度）、環境条件（降水、天候、照明）が含まれる。 | [0] |
| 各エピソードには自然言語指示（例：「信号が青になったら、路面電車の線路を渡って、その後ロータリーを通過してください」）と、OpenStreetMapグラフにスナップされた将来のウェイポイントが含まれる。 | [0] |
| L2Dには運転教習官によるエキスパートポリシーと学習者によるスチューデントポリシーの2つのポリシーグループが含まれる。 | [0] |
| Yaakはデータセット全体（1ペタバイト以上）をAIコミュニティに公開し、新規エピソードの検索と収集のレビューを将来のリリース（R5以降）にマージすることを呼びかけている。 | [0] |
なぜ重要か
このデータセットは、自動運転AIのためのオープンソースの大規模データセットとして世界最大とされ、エンドツーエンドのモデルトレーニングを可能にする。自然言語指示と将来のウェイポイントに基づく設計は、自動運転システムの開発に新たな可能性をもたらすと期待される。