チューリング の技術ブログ
全78件
【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
Rye × uvでPython環境と機械学習環境を整える
2024/07/12
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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。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 [2024-08-25追記] 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンがアップデートさ
第3世代の自動運転@CVPR2024
2024/07/01
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はじめに Turing 生成AIチームの佐々木 (kento_sasaki1)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。 先日、6月17日から6月21日にシアトルで開催されたコンピュータビジョン・機械学習系のトップカンファレンスCVPR 2024に参加し、Vision Language Model (VLM)のワークショップThe 3rd Workshop on Computer Vision in the Wildにて日本語V
GAIA-1: 自動運転のための世界モデルを理解する
2024/05/02
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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未来を予測するAI、「世界モデル」の開発に取り組んでいます。世界モデルは、生成AIによって様々な交通状況や歩行者の行動をシミュレーションすることを可能にし、安全かつ効率的な自動運転を実現するための重要な鍵となると私たちは考えて
言語モデルを高位合成でFPGAに実装してみた
2024/04/24
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言語モデルを高位合成でFPGAに実装してみた Turing株式会社のリサーチチームでインターンしているM1の内山です。 Turing株式会社では大規模基盤モデルによる完全自動運転を目指しており、その実現に欠かせない技術として大規模言語モデルの研究開発を行っています。 Generative AI LLMの広範な知識と思考能力に加え、視覚情報やセンサーデータなどの多様な入力を受け入れる
Heron-Bench: 日本語Vision＆Languageモデルの性能評価ベンチマークの公開
2024/04/15
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はじめに Turing Researchチームの佐々木(kento_sasaki1)です。Research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。 先日、私たちは日本語Vision Language Model (VLM) のベンチマーク「Heron-Bench」を新たに公開しました。本記事ではHeron-Benchについて解説し、日本語VLMの現状と今後の展望について述べます。詳細についてはarXiV論文 「HE
今こそはじめるJAX/Flax入門 Part 1
2024/04/14
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1. はじめに 2012年から始まった深層学習の発展の過程で、さまざまな学習フレームワークが登場しました。中でもPyTorchとTensorflowは最も広く使われており、それぞれのフレームワークが支持されている背景には、柔軟性、拡張性、そして使いやすさがあります。 一方で、これらのフレームワークはその機能を拡張し続けてきた結果として、全体として非常に巨大で複雑なラ