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

自動運転への人工知能の実装技術と今後の課題

自動運転への人工知能の実装技術と今後の課題

東京都 開催 会場 開催
関連するセミナー・出版物
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する 関連するセミナー・出版物を探す

概要

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。

開催日

  • 2016年9月23日(金) 10時30分 ～ 16時30分

プログラム

第1部 人工知能と脳神経科学の発展が自動運転の実現を加速する

(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。

  1. 自動運転とは
    1. 自動車運転の本質
    2. 自動運転の正確なレベル分けと国際認識
    3. 自動運転とはヒトの代わりにコンピュータが運転するもの
  2. 日本で進んでいたコネクテッド・カー (Vehicle IoT)
    1. オンラインゲーム (MMORPG) とVehicle IoTの関係
    2. 日本ではなぜVehicle IoTが進んでいたのか
    3. クルマに於けるICT/IoTの役割と今後の発展
    4. ADASから自動運転へ
  3. 人工知能と脳神経科学の発展
    1. ICTの指数関数的発展とテクノロジーシンギュラリティの関係
    2. 2012年以降、クラウドに人工知能が宿り始めた
    3. 自動運転と人工知能発達の同時代性
  4. 自動運転の開発
    1. 如何にコンピュータがヒトの代わりに環境を認識し自動走行を行うのか
    2. 3次元地図と機械学習の重要性
    3. 海外の動向
    4. 今後の課題
      1. ソフトウエアアップデート管理
      2. ネットワーク・セキュリティ、サイバー・クライム対策
      3. ヒトとシステムの関係 (自動運転に対する過信、不信、状況認識の喪失、プライバシー)
      4. 法規・倫理問題
  5. 今後10 – 20年でクルマに起こる変革
    1. 自動運転化がもたらすトランスポーテーションの変化
    2. クルマが生成する情報による新事業創出の可能性
    3. シェアリングエコノミーの発達と自動車産業へのインパクト
  6. 他産業へのインパクト
    1. ICT/IoTの発展による産業構造と企業価値の変化
    2. データと計算能力を持つ事があらゆる産業で国際競争力となる
    • 質疑応答

第2部 GPUを用いたディープラーニングと自動車への実装技術

(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。

  1. 人工知能・ディープラーニングの最新状況
    1. 人工知能、ディープ・ラーニングを牽引する3大要素
    2. 画像認識における革新的人工知能アーキテクチャ:ディープ・ニューラル・ネット
    3. 学習に要求される非常に高いプロセッシング能力及びGPUによる優れたソリューション
    4. 自動運転でなぜディープ・ラーニングが注目されているか
  2. GPUで可能となるサーバによる学習から車載組込みECUでの認識までの一貫ソリューション
    1. GPUのスーパーコンピュータでの実績
    2. スーパーコンピュータから組込みSoCまでの一貫したアーキテクチャ
    3. 上記を活用したプローブ・カーによるクラウド連携連続学習の容易な実現
  3. 自動運転におけるディープラーニングによる画像認識の実績
    1. KITTIベンチマークでの短期間での認識精度向上 (8ヶ月で世界2位)
    2. 欧州主要OEMによる画像認識の実績例
  4. 自動運転を早期に実現するDRIVE PXプラットフォーム及びDRIVE Worksソフト・フレームワーク
    1. 将来の市街地走行までも実現可能なスケーラブルなDRIVE PXプラットフォーム
    2. DRIVE PXの高性能GPUを搭載した車載SoC Tegra
    3. 拡張可能なオープン・アーキテクチャをもつDRIVE Worksソフト・フレームワーク
    4. 上記プラットフォームの動作デモ
    • 質疑応答

第3部 Deep Learningによる歩行者検出技術

(2016年9月23日 14:50〜16:30)

  1. 従来の歩行者検出技術
  2. Convolutional Neural Networkとは
  3. CNNによる歩行者検出技術
  4. 歩行者検出性能の評価
  5. 最新動向
    • 質疑応答
ページのトップヘ

講師

  • 野辺 継男 氏
    インテル 株式会社
    事業開発・政策推進ダイレクタ兼 チーフサービスアーキテクト
  • 馬路 徹 氏
    エヌビディア ジャパン
    技術顧問
  • 藤吉 弘亘 氏
    中部大学 工学部 ロボット理工学科
    教授
ページのトップヘ

会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
ページのトップヘ

主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 55,000円 (税別) / 59,400円 (税込)
複数名
: 50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 50,000円(税別) / 54,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 59,400円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 108,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 162,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
セミナーの再開催を依頼する
ページのトップヘ

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2025/3/27 欧州ELV規則案の解説と自動車、家電分野のプラスチックリサイクル技術動向 オンライン
2025/3/28 少数データ、データ不足における機械学習適用の問題解決方法とその戦略 オンライン
2025/3/31 SAF (持続可能な航空燃料) の製造技術と国内外の最新動向 オンライン
2025/4/2 ベイズ推定の基礎およびPythonを用いたデータ解析 オンライン
2025/4/4 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2025/4/4 自動車、EVにおける熱マネジメント技術の動向と要素技術の解説、今後の展望 オンライン
2025/4/8 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2025/4/9 マテリアルズインフォマティクス (MI) の最新動向と小規模データ駆動型MIの展開 オンライン
2025/4/10 Vision Transformerの仕組みとBEV Perception オンライン
2025/4/11 自動車用プラスチックにおけるリサイクル・アップサイクルの動きと対応 オンライン
2025/4/11 AI関連発明の出願戦略のポイントと生成AIを巡る知財制度上の留意点 オンライン
2025/4/11 マテリアルズインフォマティクスの基礎と高分子材料設計における応用事例 オンライン
2025/4/11 AIを活用した創薬研究プロセスの加速化 オンライン
2025/4/15 自動運転・運転支援に向けた各種センサーを用いた周辺環境認識技術 オンライン
2025/4/15 振動騒音のエネルギー伝達に基づく見通しの良い低振動低騒音設計 オンライン
2025/4/16 異常検知・学習データ作成のための生成AI活用 オンライン
2025/4/16 Pythonによる機械学習の基礎と実践 オンライン
2025/4/16 機械学習を用いたスペクトルデータ解析と材料開発への適用 オンライン
2025/4/17 スパース推定の基礎、本質の把握・理解と実装応用技術への展開 オンライン
2025/4/17 画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化 オンライン
ページのトップヘ

関連する出版物

発行年月
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/9/30 自動車室内の静粛性向上と、防音・防振技術、材料の開発
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/4/13 GAFA+Mの自動運転車開発最前線
2021/1/31 次世代EV/HEV用モータの高出力化と関連材料の開発
2020/12/25 次世代自動車の熱マネジメント
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/12/13 2020年版 次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/12/14 2019年版 次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2018/11/30 EV・HEV向け電子部品、電装品開発とその最新事例
2018/6/30 ADAS・自動運転を支えるセンサーの市場動向
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
ページのトップヘ