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Nuro は、AlloyDB for PostgreSQL を採用することで自動運転車技術を強化し、データ処理能力を大幅に向上させました。自動運転車技術を専門とするこのロボット工学会社は、複雑なデータ プロセスを管理し、継続的な AI モデルの改善をサポートするために、堅牢なデータ プラットフォームを必要としていました。AlloyDB に移行することで、Nuro は、数百万のデータ ポイントから AI 主導の洞察を分析するために必要な拡張性と高いパフォーマンス、および高度なクエリ機能を実現し、運用コストも削減しました。

同社の AI 技術である Nuro Driver は、自動車メーカーやモビリティ プロバイダーによって、さまざまなサービス向けの自動運転車の開発に活用されています。安全性と信頼性を確保するため、Nuro は膨大なデータを処理し、継続的な学習サイクルに適応できるデータ プラットフォームを求めていました。AlloyDB は、優れたパフォーマンスと Nuro の既存の PostgreSQL 設定とのシームレスな統合により、ダウンタイムなしでスムーズな移行を可能にする最適なソリューションとして浮上しました。

AlloyDB は現在、Nuro のトランザクションおよび分析ワークロードを支え、ログ、トリップ、シミュレーション、リアルタイムの自律性の問題に関するメタデータを管理しています。Google Cloud のグローバルな可用性に支えられたこのインフラストラクチャにより、Nuro は AI モデルのトレーニングとシミュレーションのためにペタバイト単位のデータを収集、管理できます。この設定は、ルート最適化を改良し、AI モデルが実際の路上でのパフォーマンスから学習できるようにするために不可欠です。AlloyDB のフルマネージド サービスにより、スケーリングとメンテナンスの負担も軽減され、Nuro のチームは AI モデルの強化に集中できるようになりました。

最近、Nuro はすべてのベクトル埋め込みを AlloyDB AI に移行しました。これにより、膨大な数のベクトルにわたる機械学習ベースの類似性検索が容易になります。この機能により、同社は Nuro ドライバーが学習して改善するシナリオを特定できます。AlloyDB の高いクエリ パフォーマンスにより、データセットのスケーラビリティが確保され、ますます複雑化する道路状況でのトレーニングが可能になります。Cloud Storage、Datastream、BigQuery を含む Nuro のGoogle Cloud 上の包括的なエコシステムは、自律性のパフォーマンスに関するリアルタイム分析のための統一されたフローを提供します。この堅牢な基盤は、信頼性の高い自律運転を大規模に提供するという同社の目標をサポートしています。