技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、歩行者検出、外界認識、膨大な演算量の処理など、自動車への人工知能応用の最新動向について解説いたします。
(2016年9月23日 10:30〜12:10)
2013年に米国連邦運輸局 (NHTSA) は「今後10 – 20年でヒトとクルマの関係がこれまでの100年間以上に変化する」と指摘している。そして過去3年間でその兆候と今後の方向性が明確になって来た。一方、2012年以降、機械学習を中心として人工知能が大きく予測を上回る進展を続けており、それをクルマに適用する事で自動運転の実現時期が早まる可能性も見えて来た。
今回は、そうした状況を解説した上で、自動運転に対する市場ニーズや社会的必要性と今後発生し得る新たな課題、また自動運転技術の実現が広く産業構造を変え社会を変革し得る波及効果を持ち、その開発が特に日本にとって如何に重要なのか、といった点まで言及する。
(2016年9月23日 13:00〜14:40)
自動運転の実現には数cm精度で自車の位置決め、障害物の位置等を決める処理が必要である。ここはファジーなロジックは許容されず、人間の管理下にあるアルゴリズムを処理する必要がある。これをリアルタイム処理するには非常に高性能なプロセッサが必要であり、性能がCPUの約1桁高いGPUの超並列処理が貢献する。GPUの超並列処理アーキテクチャ及びプログラミング開発環境は既にスーパーコンピュータ、高性能ワークステーション等で完成されている。
他方、人間の作成したアルゴリズムでは認識精度の向上がもはや望めない画像認識、環境認識の機能は人工知能・ディープラーニングが活用される領域である。GPUの超並列処理はこのディープラーニングを実現する上でも最適のものである。
上記の根本的に異なる2種の処理方式は1式のGPUで処理可能であり、これを実現するのが車載SoCのTegraであり、それを搭載した開発プラットフォームDRIVE PXである。
(2016年9月23日 14:50〜16:30)
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