自動運転におけるAIコンピューティング
イベント内容
概要
Workshop 2023 自動運転におけるAIコンピューティングを開催します。
最近の世界的なAI技術の進歩に伴い、自動運転技術も進化を遂げています。現在、自動運転ではAIの活用が一般的となりつつあり、さまざまなAI技術に取り組まれています。しかし、高性能かつ高電力を必要とするAI（Deep Neural Network: DNN）の実装は、電力や熱の課題により、車載ECUへの組み込みが困難となっています。そのため、AIの実装技術もAIの要素技術と同じくらい重要な要素となっています。TIER IV（ティアフォー）では、AI技術の研究開発だけでなく、自動運転の民主化を推進するために、AIの性能、電力、コスト（Performance Power Cost: PPC）の最適化に取り組んでいます。
自動運転スタートアップのTIER IVは、主にOSS「Autoware」のソフトウェア開発に従事していますが、本ワークショップでは、TIER IVにおける自動運転のAI技術と、低消費電力なECUにAIを実装するためのDNN推論処理の高速化技術についてご紹介いたします。
対象者
- 自動運転または自動運転AIに興味のある方
- 自動運転に興味はないけど、AIやAIの高速化に興味のある方
- 画像認識に興味のある方
コンテンツとタイムスケジュール
日時：2023年7月13日(木) 18:00～20:20頃まで
| 目安時間 | 内容 | 登壇者 |
|---|---|---|
| 18:00- | オープニング | 司会：川端 一成（TIER IV） 副司会 & 配信：濱田 貴之（TIER IV） |
| 18:05- | 1. 自動運転開発と自動運転AIの重要性 | 加藤 真平 (TIER IV、東京大学 特任准教授) |
| 18:15- | 2. アクセラレータ付きマルチコア上でのリアルタイム制御計算の自動並列化・低消費電力化コンパイラ技術 | 笠原 博徳 （早稲田大学 教授・IEEE Computer Society President 2018） |
| 18:55- | 3. NVIDIAエッジソリューション、Jetson最新情報 | 栃谷 宗央（エヌビディア合同会社） |
| 19:15- | 4. Sensing & Perception 技術概要と性能課題 | 大里 章人 (TIER IV) |
| 19:35- | 5. Edge AIのためのDNN推論処理の最適化 | 梅田 弾（TIER IV、早稲田大学 招聘研究員） |
| 20:15- | クロージング | 川端 一成（TIER IV） |
※アジェンダや登壇者は変更になる可能性がございます
発表・講演者について
1. 自動運転開発と自動運転AIの重要性
発表概要
TIER IV は自動運転ソフトウェア「Autoware」の開発を主要業務としているが、自動運転システムをより広範に展開するためにはAIを活用した認識技術や実装技術も重要である。今回は自動運転システムにおける、AI要素技術や実装技術の重要性を説明する。
講演者: 加藤 真平 (TIER IV 創業者・CEO・CTO、東京大学 特任准教授)
株式会社ティアフォー 創業者兼代表取締役社長CEO兼CTO。東京大学 大学院情報理工学系研究科 特任准教授。1982年神奈川県生まれ。2008年慶應義塾大学理工学研究科開放環境科学専攻博士後期課程修了。2015年株式会社ティアフォー創業。2018年国際業界団体The Autoware Foundationを設立、理事長に就任。専門はオペレーティングシステム、組込みリアルタイムシステム、並列分散システム。
2. 招待講演 アクセラレータ付きマルチコア上でのリアルタイム制御計算の自動並列化・低消費電力化コンパイラ技術
発表概要
マルチコアプロセッサは、自動車、ロボット、FA等のリアルタイム制御から、スマートホン、データサーバ、スパコンまで身の回りの多くのシステムで利用されている。本講演では、アクセラレータ付きヘテロジニアスマルチコア等上で、各種アプリケーションプログラムを、誰でも簡単に高性能・省エネ化ができるようにすることを目指すOSCAR自動並列・低消費電力化コンパイラの技術を紹介する。
講演者: 笠原博徳（早稲田大学教授・IEEE Computer Society President 2018)
早稲田大学・情報理工学科・教授,副総長（2018－2022）,日本工学アカデミー理事， IEEE CS President 2018, Spirit of IEEE CS Award, Golden Core Award, IEEE Life Fellow, 情報処理学会功績賞・フェロー, 文部科学大臣表彰科学技術賞等受賞。 グリーンコンピューティング・HPC・リアルタイム並列制御のためのアーキテクチャと コンパイラの研究開発に従事。
3. 招待講演 NVIDIAエッジソリューション、Jetson最新情報
発表概要
自律型モバイル ロボット、産業オートメーション、小売など、多彩な分野で展開される自律動作マシン向けのJetsonが、世界中でどのように活用されているかの事例を交えてご紹介いたします。
講演者: エヌビディア合同会社 エンタープライズマーケティング 栃谷 宗央
外資系IT企業にて主にマーケティング活動に従事。2020年 エヌビディア合同会社入社。エヌビディアでは、Jetson 製品のマーケティング担当をおこなう。
4. Sensing & Perception 技術概要と性能課題
発表概要
自動運転システムの実現のためには周辺環境認識として高度な Sensing & Perception 機能が必要となる。その中核をなすのが Deep Neural Network (DNN) をベースとした AI 技術であり、システム全体でみても多大な計算コスト割合を占めている。本講演では我々のシステムにおける Sensing/Perception 技術全体、およびその計算コストにかかわる性能課題について紹介する。
講演者: 大里 章人 (TIER IV)
2016年東京理科大学大学院理工学部修士課程修了。ソニー株式会社にて深層強化学習ベースの自律移動ロボットの研究に従事した後、2017年にティアフォー入社。Autoware の開発および複数の自動車両開発プロジェクトに携わり、現在は同社にて自動運転システム開発におけるアーキテクトを担当。
5. Edge AIのためのDNN推論処理の最適化
発表概要
Deep Neural Network (DNN)に関する技術発展に伴い、これらの推論処理にはGPUのような高電力・高性能なプロセッサが必要となっている。しかしながら、車載システムでは熱・電力・コストによるプロセッサ性能の制限により、このようなDNNを車載実装することが特に難しくなる。本講演では、DNNを低電力なエッジプロセッサへ実装するための、AI実装技術について紹介する。
講演者: 梅田 弾（TIER IV、早稲田大学 招聘研究員）
1989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、2023年より TIER IV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。早稲田大学 招聘研究員を兼務。 専門はEdge AI、Deep Neural Network、並列処理。
キーワード
- TIER IV
- 自動運転
- 自動運転AI
- Deep Neural Network (DNN)
- Edge AI
- Autoware
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