Turing Tech Talk #13 End-to-end自動運転におけるマップ推定
イベント内容
Turingは「We Overtake Tesla」というミッションを掲げ、次世代の完全自動運転を目指した研究開発を進めています。今回のセッションでは、End-to-end自動運転に欠かせないリアルタイムの周辺認識・推論について、Turing独自の開発プロセスを中心にご紹介します。 東京の複雑な道路環境に適応するため、Turingは高精度マップに依存しない「マップレス」な学習アプローチを推進しています。実際のデータ収集・アノテーション方法から、マップ推論をサブタスクとして統合するエンドツーエンドモデルの学習まで、具体的な取り組み事例を交えてお話しします。自動運転モデルの最新研究動向やTuringの開発状況に興味がある方は、ぜひご参加ください。
(※)感染症の影響で急きょ変更となる可能性もございます、その際はご了承ください。
(※)オンラインでのイベント実施となります
発表者のプロフィール
塩塚 大気 Taiki Shiotsuka
シニアエンジニア
社員数0人の頃にジョイン。最初のEnd-to-End自動運転デモの開発に携わり、その後も市販車に搭載するための自動運転MLモデルをリードとして開発。現在はEnd-to-Endチームのエンジニアとして東京を30分未介入で自動運転するためにモデルの開発や学習データの収集などを担当。
山口 祐 Yu Yamaguchi
CTO (Chief Technology Officer)
産業技術総合研究所・米国立標準技術研究所で研究する傍ら、独自に深層学習ゲームAIの開発を始め、日本の囲碁AIプロジェクトで開発代表を務める。最大1,100GPUの分散強化学習を実現し、囲碁AIで世界大会準優勝の他、将棋AIでも世界大会優勝などの実績。HEROZ株式会社 執行役員を経て、2022年チューリングに創業メンバーとして参画。自動運転AIの研究開発の他、LLMを含む生成AI開発全般のマネジメントを担当。東京大学大学院理学系研究科卒。
お申し込み方法
connpass申し込みフォームよりエントリーをお願いします。
募集対象
社会人・学生問わず、自動運転やAI開発について興味のある方
開催概要・開催場所
概要
- 開催日時:3/4(火)19:00‐19:45
- 開催・集合場所:オンライン
- 参加人数:上限なし
開催場所
オンラインで開催しています。
注意事項
- 感染状況の拡大や天災等により、開催を中止する場合がございます。
- 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。
- 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。
- イベントは止むを得ず中止させていただく場合がございます(その際は、本サイトからのメッセージよりご連絡させていただきます)。
主催:Turing株式会社
注意事項
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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
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