4 年前、Comma.ai の創設者である George Hotz は取締役会 (彼は唯一のメンバー) に目を向け、CEO を解任しました。 当時、iPhone と PlayStation 3 の有名なハッカーである geohot の目標は、車を運転できる行動モデルに焦点を当てた新しい研究部門を構築することでした。
今、ホッツは彼が服用していると言います 「しばらく離れて」 Tesla Autopilot のような機能をあなたの車にもたらすことを約束するドライバー支援システムのスタートアップから。 ただし、彼は唯一の取締役および社長のままです。
Hotz は、ここしばらくの間、リーダーシップの日々の仕事の多くに関与していないと、TechCrunch に語った。 それは、COO の Alex Matzner と CTO の Harald Schäfer に委ねられました。 同社には、Riccardo Biasini がその役職を務めた 2019 年以来、CEO がいません。 (Biasini は 2019 年に CEO のポストを離れ、2020 年 2 月までオープン パイロット ソフトウェアに取り組むために Comma に残りました。)
Hotz は、Matzner が説明したように、オブザーバーであり、時には困難な問題を解決する人でした。
200台以上の車両と互換性のある1,999ドルの運転支援システム開発キットを開発し、現在販売しているComma.aiはどこにも行かないとHotzはTechCrunchに語った。 現在の焦点は、openpilot と呼ばれる Comma のオープン ソース ソフトウェア上で動作する devkit を、製品化された消費者向け製品に変えることです。
「私は戦時中のものが得意です」と Hotz は最近のインタビューで TechCrunch に語った。 「私はハンズオンが苦手なので、辛抱強くスケールアップしましょう。 「年間 100,000 台のデバイスを製造できるサプライ チェーンと取引したいですか?」 まるで、そうではありません。
それが目標の 1 つです。Comma 3 の年間販売台数は 100,000 台です。
このスタートアップは昨年、密かに個人から 1,000 万ドルを調達し、サンディエゴの 20,000 平方フィートの施設に移転しました。 (Comma の最初の 810 万ドルの資金調達は、シリコン バレーの VC a16z から 2 回のラウンドで行われました。) オープンパイロット 今月後半、Matzner は最近のメールで TechCrunch に語った。
Comma.ai は当初、Tesla の Autopilot 機能と同様の高速道路運転支援機能を特定の車両モデルに提供する、999 ドルのアフターマーケット自動運転車キットを販売する計画で立ち上げました。 ホッツは、国道交通安全局から手紙を受け取った後、2016 年 10 月にこれらの計画をキャンセルしました。 5 週間後、Comma.ai は自動運転ソフトウェアを世界に向けてリリースしました。 すべてのコードとハードウェアの計画は、 GitHub.
同社は、自動車に半自動運転機能をもたらすことを目的としたハードウェア製品のエコシステムを開発し続けました。 それらの努力は、 コンマ 3、ストレージ サイズに応じて、1,999 ドルから 2,499 ドルの間で価格設定されます。 開発キットを車両に接続するカー ハーネスは、さらに 200 ドルです。
Comma 3 は、以前のイテレーションよりもはるかに使いやすくなっています。 インストールとセットアップにはある程度の忍耐が必要ですが、もはや技術的な専門知識は必要ありません、と Hotz 氏は言います。 現在、Comma 3 を「製品化」されたスケーラブルな消費者向け製品にするかどうかは同社次第である、と彼は付け加えた。
次は何ですか？
Hotz はすでに次のプロジェクトに取り組んでおり、彼はそれを Tiny Corporation と呼んでいます。 彼の目的は、PyTorch よりも高速で複雑でない機械学習の新しいフレームワークを作成することです。 ML モデルをクラウドでトレーニングしてエッジに出荷する代わりに、Hotz は ML モデルをエッジでトレーニングできるツールを構築したいと考えています。
「現在の PyTorch と TensorFlow は、エッジのトレーニングには向いていません」と彼は言いました。
自動運転を含む AI 関連の分野は、ディープ ニューラル ネットワーク (高度な形の人工知能アルゴリズム) に移行しつつあります。これにより、一連の接続されたネットワークを使用してコンピューターが学習し、データ内のパターンを識別できるようになります。脳の働きのようなものです。 しかし、Hotz 氏が指摘するように、「私たちは皆、このニューラル ネットワークにまったく慣れていません」。
ディープ ラーニングとコンピューター ビジョンの専門家で、Tesla の元 AI ディレクターである Andrej Karpathy は、この段階をプログラミング 2.0、または ソフトウェア 2.0、プログラミングは例によって行われ、人間は実際には一般的な足場を書いているだけです. つまり、自分自身を書くソフトウェアです。
「Nvidia の PyTorch よりも優れたパフォーマンスを発揮するか、少なくとも同等のパフォーマンスを発揮するソフトウェアを構築できるようになるまで、(AI) チップを構築すべきではありません」と Hotz 氏は述べています。 「AIチップ構築の積み上げとして、まずはソフトウェアを構築しましょう。」