チューリング の技術ブログ
全84件
オープンソースのロギング・可視化ツールRerunを使ってみよう
2024/12/18
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はじめに こんにちは、チューリング株式会社でソフトウェアエンジニアをしている矢部（和）です。 今回は、弊社内で最近よく利用されている便利な可視化ツール Rerun を紹介します。 前半はRerunの説明を、後半は実際に簡単なコードを書いてRerunを使ってみたいと思います。 この記事は、社内合宿のテックブログ作成チャレンジで弊社の嶋谷が執筆したRerun解説編を元に
チューリングの自動運転システム開発環境と、それを支える開発ツールたち
2024/12/16
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はじめに こんにちは。チューリングのDriving Softwareチームのマネージャーを務めている渡邉（@sangotaro）です。Driving Softwareチームは、チューリングの自動運転システムの開発を担当するチームで、自動運転AI以外の領域、例えばシステム制御やソフトウェアインフラの構築などを手掛けています。 先日、チームで栃木県の那須に開発合宿に行き、「約3時間でテックブログを
自動運転開発を始めたい人必見！MetaDriveでお手軽シミュレーション！
2024/12/13
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はじめに こんにちは！Turing株式会社のドライビングソフトウェアチームに所属している堀ノ内です！ 今回は弊社で導入を検討している自動運転開発用シミュレータについてお話させて頂きます。以前のブログにて自動運転開発におけるシミュレータの必要性についても言及しておりますので合わせてご覧ください。 これまでTuringではCARLAというシミュレータを使っていた
Pythonのプロジェクト管理ツール uv のv0.5.3までの便利な機能 - dependencies編
2024/12/09
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Python Advent Calendar 2024の7日目です。 この記事ではuvについて、v0.5.3までのアップデートで個人的に便利だった機能を依存関係に焦点を当ててまとめました。 uvは高速なPythonパッケージとプロジェクト管理ツールです。2024年8月20日にuvのバージョンがv0.3.0にアップデートされて以来、広く使われるようになりました。 以前に以下の記事をまとめています。これからuvを使いた
vLLMで独自実装モデルを高速推論させる
2024/12/04
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はじめに チューリング生成AIチームの荒居です。 この記事は生成AIアドベントカレンダー2024の4日目の記事です。 この記事では、動画生成モデルを題材に、vLLMを用いて独自のマルチモーダルモデルを推論させる方法について解説します。vLLMはLLMの高速推論・サービングのライブラリで、LlamaやQwenなどの有名なモデルについてはサポートされているため非常に簡単に利用す
MPVの自動運転を実現する技術的課題
2024/11/25
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1. はじめに こんにちは。チューリングのDriving Software チームで車両制御の開発をしている相澤です。チューリングではTokyo30に向けて、E2E自動運転チームが車両の経路を直接出力するAIモデル(TD-1)を開発しています。一方で、実際にその経路に沿って車を動かす制御部分は、私たちDriving Software チームが開発しており、本記事では、その制御の概要と直面している課題につい
【日本語V&Lデータセット】The Cauldron JA, Wikipedia Vision JA を公開しました！
2024/09/18
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はじめに Turing の生成 AI チームでインターンをしている塩野 (@onely7_deep) です。 生成 AI チームでは、完全自動運転の実現に向けてマルチモーダル基盤モデルの開発に取り組んでいます。 本記事では、Turing からリリースされた盛り沢山な GENIAC の成果物 の中の１つである The Cauldron JA と Wikipedia Vision JA データセットを紹介します！ The Cauldron JA データセット https://huggingface.co
【E2E連載企画 最終回】：自動運転データセットのためのセンサキャリブレーション技術
2024/09/17
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1. はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している嶋谷です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の最終回として、センサキャリブレーション技術とその精度を高めるための様々な工夫についてご紹介します。 2. キャリブレーションの必要性 自動運転の文脈において、キャリブレーションとはセンサ
【E2E連載企画 第5回】20TiB/dayのデータ処理を支えるデータエンジンの全貌
2024/08/23
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1. はじめに E2E自動運転の開発を手がけるTuringでは、１日に20TiBのデータを、データ収集車を使って集めており、これを使って自動運転のMLモデルを学習しています。データ収集のスピードは加速しているため、2025年末にはおよそ8PB（4万時間分に相当）のデータが蓄積される予定です。 この記事では、我々が、日々20TiBずつ増えていくデータをいかにハンドリングしている
uvだけでPythonプロジェクトを管理する
2024/08/22
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チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンが0.3.0にアップデートされました。元々、pipの代替として設計されていたuvが、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理まで行えると発表されました。 以前の2024年7月にまとめた記事では、 将来的には、uvがRyeに代替されるよう と書きましたが、実際、RyeやPoetryなどの代替と
【E2E連載企画 第4回】End-to-End自動運転のための三次元物体検出モデルの開発
2024/08/19
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1. はじめに こんにちは、TuringのEnd-to-End自動運転チーム（以降E2Eチーム）で自動運転システムを開発している加藤です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第四弾として、End-to-End自動運転における三次元物体検出のあり方と、三次元物体検出の代表的な手法を紹介し、Turingの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分
【E2E連載企画 第3回】自動運転のためのNeRFとGaussian Splattingの応用
2024/08/16
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チューリング株式会社の岩政 (@colum2131) です。 近年は、Neural Radiance Fields (NeRF) や 3D Gaussian Splatting (3DGS) といった一連の2次元画像から複雑な3次元再構築が可能な技術が多く発展しています。これらの技術は自動運転にも活用されつつあります。 例えば、オープンソースの自動運転ソフトウェアのAutowareの開発を主導している株式会社ティアフォーでは、NeRFを活用した技術
運転版の"Sora"を作る: 動画生成の世界モデルTerraの開発背景
2024/08/14
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1. はじめに Turing生成AIチームの荒居です。生成AIチームでは、完全自動運転の実現に向けて、現実世界の複雑な状況を理解し予測する動画生成AI、「世界モデル」の開発に取り組んできました。前回の私の記事では、その取り組みの中で調査したGAIA-1の紹介を行いました。今回は、Turingが開発した世界モデル"Terra"で利用している技術や課題・展望などについて紹介をした
【E2E連載企画 第2回】東京の街を学習する：マップレス自動運転のモデル開発
2024/08/13
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はじめに こんにちは、End-to-End自動運転開発チーム(以降E2Eチーム)で自動運転システムを開発している堀ノ内と塩塚です。本記事はE2Eチームの取り組みを知ってもらう連載企画の第二弾として、End-to-end自動運転におけるマップ認識のあり方と、実際のTuringの開発状況についてお話します。 Turingでは2025年までに東京の複雑な道路を30分以上介入なしで運転できるようなE2E自
【E2E連載企画 第1回】End-to-end 自動運転という新しいパラダイム
2024/08/07
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はじめに Turing の End-to-End(E2E) 自動運転チームでチームマネージャをやっている棚橋です。今回はE2E自動運転チームでブログの連載企画を行います。本連載企画ではEnd-to-End(E2E)自動運転の最新技術やTuringの取り組みを紹介します。第一回はTuringで取り組んでいるE2E自動運転の概要と課題について取り上げます。 End-to-end自動運転とは？ Turing が取り組んでいる自動運転の方式