BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:自動運転AI開発を加速させるCo-MLOps X-WR-CALNAME:自動運転AI開発を加速させるCo-MLOps X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:964301@techplay.jp SUMMARY:自動運転AI開発を加速させるCo-MLOps DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20241213T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20241213T210000 DTSTAMP:20260524T183346Z CREATED:20241114T060640Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/96430 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nMEET UP 2024 にて「自動運転AI開発を加速させるCo-MLOps」を開催 します。\n自動運転技術の開発が進む中、効率的でス ケーラブルなAI開発と運用がますます重要になってい ます。本Meetupでは、自動運転AI開発におけるCooperative Ma chine Learning Operations (Co-MLOps)の活用について議論します 。Co-MLOpsは、グローバルで収集される大規模な共有デ ータセットを用いてAI開発を推進する仕組みであり、 クラウド上でのデータマネジメントシステムやActive Lea rningのコンセプトに基づくモデル最適化をサポートし 、自動運転開発におけるスムーズな運用とAI開発を実 現します。\nこのMeetupでは、次のトピックを取り上げ ます：\n\nCo-MLOps Platformのコンセプト/機能紹介および自 動運転AI開発への適用\nCo-MLOpsのクラウドアーキテクチ ャ\nCo-MLOpsにおけるエッジ匿名化技術（エッジ最適化、 Face Swapping）\n\n申請方法\nオンラインおよびティアフォ ーオフィスでのハイブリッド開催を実施します。ティ アフォーオフィスでの参加をご希望の方は、connpassで 参加登録を行い、12月4日（水）までにこちらの申請フ ォームからご登録ください。 (締め切りました。)\nオ フライン参加者向けには、発表終了後にティアフォー のエンジニアも参加する懇親会を開催いたします。\n\n 応募多数の場合は抽選となります（20名程度を想定） 。\n抽選結果と当日の詳細は12月6日（金）を目安にメ ールにてご連絡いたします。\n\n対象者\n\n自動運転に 興味がある方\nCo-MLOps Platformに興味がある、または導入 を検討している企業の方\nAIエンジニア、データサイエ ンティスト、クラウド開発エンジニア\nMLOpsやAI開発プ ロセスの効率化に取り組むエンジニア\n画像匿名化に 興味がある方\nAIやその高速化に興味がある方\n\nコン テンツとタイムスケジュール\n日時: 2024年12月13日（金 ）18:00～20:40頃（懇親会は22:00頃）まで\n\n\n\n目安時間\n 内容\n登壇者\n\n\n\n\n18:00-\nオープニング\n司会：山形 昌未（ティアフォー）\n\n\n18:05-\n1. Co-MLOps Platformによる 自動運転AI開発の民主化\n川端 一成（ティアフォー）\n \n\n18:35-\n2. AWSの生成AIサービス最新アップデートと事 例\n針原 佳貴（AWS Japan）\n\n\n19:00-\n3. Co-MLOps Platformのク ラウドアーキテクチャと大規模データマネジメント\n 東 浩稔（ティアフォー）\n\n\n19:30-\n4. Edge AIプロセッサ を活用したデータ共有のためのEdge匿名化技術\n梅田 弾 （ティアフォー）\n\n\n20:00-\n5. 生成AIを活用した画像 匿名化技術とEdge環境に向けた最適化\n塚田 峰登（ティ アフォー）\n\n\n20:30-\nクロージング\n\n\n\n20:40-\n懇親会\ n\n\n\n\n※アジェンダや登壇者は変更になる可能性がご ざいます\n発表・講演者について\n1. Co-MLOps Platformによ る自動運転AI開発の民主化\n発表概要\n高度なAI技術の 開発には大規模で多様なデータセットが不可欠です。C o-MLOps Platformはこれまで限られたプレイヤーのみが実現 できた大規模で多様なデータセットに基づくMLOps基盤 を提供し、自動運転AI開発を民主化するための新たな ソリューションです。本発表ではCo-MLOps Platformのコン セプトや解決しようとする課題、導入によるメリット 、そして多様なパートナーシップに基づきグローバル で収集されるデータセットを共有し、AI開発を効率的 に推進するためのアーキテクチャや機能について説明 します。Co-MLOpsを構成するデータ記録システム（Data Rec ording System：DRS）、Vision and Language Model (VLM)を組み合わ せたデータマネジメント機能、アクティブラーニング フレームワークなどの技術詳細にも触れます。\n講演 者: 川端 一成（ティアフォー）\n株式会社ティアフォ ー VP of Future Solution。2010年に東京大学大学院理学系研 究科物理学専攻修士課程を修了し、大手精密機器メー カーにてCMOSイメージセンサの要素技術開発や製品開発 に従事。北米拠点駐在中にセンサ技術やAIを活用した 新規事業開発を推進。2019年10月にティアフォー入社後 、車載カメラ（C1カメラシリーズ）の開発、製品化、 事業化を主導。リファレンスプラットフォーム「Edge.Au to」のProduct Ownerとしてオープンソース自動運転ソリュ ーションの拡充に貢献し、現在はデータ・AIの領域に おける次世代ソリューションの開発をリードしている 。趣味は釣り、バンド、キックボクシング。\n2. AWSの 生成AIサービス最新アップデートと事例\n発表概要\nAmaz on Web Services (AWS) では生成 AI のフルスタックを提供し ています。このセッションでは AWS が提供する基盤モ デルの構築のためのサービス Amazon SageMaker HyperPod\, AWS T rainium や、基盤モデルを利用した生成 AI アプリケーシ ョン開発が可能な Amazon Bedrock など様々な選択肢を概観 します。さらに、前週 AWS re:Invent で発表された最新ア ップデートや、顧客事例を紹介します。\n講演者: 針原 佳貴（AWS Japan）\nAWS Japan の Senior Startup ML Solutions Archite ct として、スタートアップのお客様が AWS で生成 AI の イノベーションを実現できるよう支援。東京大学情報 理工学系研究科博士課程を修了後、2018年新卒として AW S Japan 入社。生成 AI に関する取り組みとして、マルチ モーダル大喜利 AI「写真で一言ボケて電笑戦」企画・ 運営、基盤モデル・大規模言語モデル (LLM) 開発のため の「AWS LLM 開発支援プログラム」立ち上げ、経済産業 省「GENIAC 基盤モデル開発支援事業 (第2期)」における 採択事業者への支援などを行う。趣味はバンドおよび ドラム演奏 [YouTube: @dr.hariby]。\n3. Co-MLOpsの大規模デー タの共有と活用を支えるクラウドアーキテクチャ\n発 表概要\n本発表では、Co-MLOpsプラットフォームがどのよ うに大規模なデータの共有と活用を支えるのか、その クラウドアーキテクチャについて紹介します。まず、 データの収集から処理までの全体的な流れを解説し、 次に、AWSを基盤としたクラウドアーキテクチャに焦点 を当て、スケーラビリティやデータガバナンスを支え る技術を詳述します。さらに、生成AI技術を活用した キャプション生成などの事例も紹介します。\n講演者: 東 浩稔（ティアフォー）\n株式会社ティアフォーでク ラウドエンジニアとしてFuture Solutionチームに所属。過 去には、大手証券系列のシステムインテグレーターに てオンライントレードシステムのテックリードやプロ ジェクトマネジメントを担当し、大手インターネット サービス企業では数十PB規模のビッグデータに関わる データエンジニアリング、アーキテクト、データディ レクターを歴任。また、アマゾンウェブサービスジャ パン合同会社ではビッグデータコンサルタントとして 大手企業向けのデリバリーに従事し、株式会社カケハ シではデータプロダクトマネージャーとしてデータプ ロダクトの設計やデータガバナンスを担当。2024年8月 に株式会社ティアフォーに入社し、現在はCo-MLOps Platfor mのクラウド開発をリードしている。専門はビッグデー タの並列分散処理やデータガバナンスなど。\n4. Edge AI プロセッサを活用したデータ共有のためのEdge匿名化技 術\n発表概要\n本発表では、Edge AIを活用したリアルタ イムデータ匿名化手法について説明します。Edge AIによ り、データをクラウドに送信せずにデバイス上で匿名 化処理を実行することで、低遅延かつ高いプライバシ ー保護を実現します。この手法により、個人情報や機 密データを守りながら、データの収集や活用が可能に なります。また、匿名化AIをテーマに、エッジ実装の 最適化手法についても詳しく紹介し、Edge AI技術のさら なる活用方法を提案します。\nさらに、NVIDIA OrinやHailo- 8など異なるハードウェア特性を考慮し、それぞれのデ バイスに最適化を施す手法についても解説します。\n 講演者: 梅田 弾（ティアフォー）\n1989年東京都生まれ 。2015年早稲田大学基幹理工研究科情報理工専攻博士後 期課程修了。早稲田大学 助手で並列コンパイラの研究 、電気メーカ研究所でビックデータ可視化の研究、自 動車メーカで自動運転AIの研究開発を従事。その後、20 23年よりティアフォーにてLow Power AIを目指したAI実装技 術に関して研究開発に従事し、現在はFuture Solutionチー ムにてCo-MLOps におけるAI開発をリードしている。早稲 田大学 招聘研究員を兼務。 専門はEdge AI、Deep Neural Netw ork、並列処理。\n5. 生成AIを活用した画像匿名化技術と Edge環境に向けた最適化\n発表概要\n画像データに映り 込む個人情報（顔やナンバープレートなど）を匿名化 する技術として、最も典型的なものはモザイク処理で す。しかし、モザイク処理は画像データの一部を損な い、現実世界には存在しない視覚的・統計的特徴（ア ーティファクト）を生むため、そのまま学習データと して使用すると、いくつかのビジョンタスクにおいて 精度が低下することが知られています。本発表では、 個人情報保護と学習データの品質維持を両立する手法 において効果的な生成AIを用いた匿名化技術について 解説します。また、現在開発中のCo-MLOpsプラットフォ ーム向けエッジ生成匿名化システムの実機評価とリア ルタイムデモも行います。\n講演者: 塚田 峰登（ティ アフォー）\n2023年慶大大学院理工学研究科開放環境科 学専攻後期博士課程を修了し、博士（工学）取得。2020 ~2023年にかけて学術振興会特別研究員DC1。2024年よりテ ィアフォーに入社し、同社が開発する自動運転AI向け データ共有プラットフォーム（Co-MLOps Platform）の匿名 化パイプラインの研究開発に従事。専門はFPGAを用いた 機械学習アクセラレータ、On Device Learning、Deep Neural Netw ork等。\nキーワード\n\nTIER IV\nティアフォー\n自動運転\n 自動運転AI\nMLOps\nCo-MLOps\nクラウドアーキテクチャ\nData Centric AI\nDeep Neural Network (DNN)\nEdge AI \n生成AI\n自動匿名 化\n\n注意事項\n\nタイムスケジュールや参加者は変更 となる可能性がございます\nイベントの内容は後日任 意の媒体にて公開させていただくことがございます\n\n リンク集\n\n株式会社TIER IV\nCareer site\nWeb.Auto\nPilot.Auto\nE dge.Auto\nADK\nTIER IV Tech Blog\nTIER IV X\nTIER IV Facebook\nTIER IV Yo utube\nTIER IV LinkedIn\nTIER IV Instagram\nThe Autoware Foundation\nAuto ware\nティアフォー、大規模データ共有による自動運転A I開発のためのCo-MLOpsプロジェクトを開始　世界8地域の データを用いたエッジAIモデルをCES 2024で展示\nティア フォー、大規模データ共有による自動運転AI開発にお いて日本交通と協業　7月よりデータ収集開始、共有デ ータ基盤の構築へ\n自動運転 Edge AIエンジニア募集要項 \nCo-MLOpsプラットフォーム運用保守エンジニア募集要項 \nCoMLOps Data Recording System開発エンジニア募集要項\nCo-MLOp s\, Expert Sensor Data Engineer募集要項\nCo-MLOps Platform開発プ ロジェクトマネージャー募集要項\n LOCATION:TIER IV　品川オフィス 東京都品川区北品川1-12-10 ジャコムビル URL:https://techplay.jp/event/964301?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR