プロジェクトの概要
当プロジェクトは、アイシン精機株式会社様と自動運転における、学習モデルの最適化を行い、低コストの検出器へ搭載して省電力化を図ることを目的としたものです。
自動運転社会の実現に向けたAI開発として、次世代ニューラルネットワークを使用した機械学習アーキテクチャの調査とチューニングを弊社で行いました。
本プロジェクトをはじめるきっかけ
自動車分野は環境規制などの影響を受けて、ガソリンやディーゼルから電気自動車や燃料電池車への転換が進められています。それに伴って、自動車に搭載するセンサーなどの部品も省電力化が求められています。
ASV（先進安全自動車）に使用されている一部の技術や自動運転などでは、車載カメラの映像から物体を検出する技術が必須です。
アイシン精機株式会社様では自動車分野の開発で培った高度な技術をベースにAI（ディープラーニング）などの先端技術研究に注力しており、物体検出においては早くより次世代ニューラルネットワークに着目していました。しかし、当ニューラルネットワークを用いた従来の学習・検出は極めて負荷が大きく、なかなか実用に耐えられない状況でした。そこで、ロジック負荷を軽減しつつ従来と同等精度を維持する検出器の実現を目指し、産学連携に強く、AI分野で実績のある弊社をパートナーとして選定していただきました。
ハンズオンでの共同実験によりスムーズな仮説検証が可能に
実験方法については、アイシン精機株式会社様と弊社のAIエンジニアが共に考えながら行いました。具体的にはテスト用画像のデータセットを使用して、人や自動車、信号といった物体の分類と、それが画像のどこにあるかを検出する実験を共同で行いました。
従来と同等の精度を保ちつつ、より高速に学習・検出できるように、それぞれがニューラルネットワークの構造を調整したりパラメータを変更したりと、互いに実験条件を提案しながら開発を進めました。
結果として仮説を検証し、省電力条件下で精度を維持するための施策を実現できました。
お客様の声
今回開発で扱った次世代ネットワークの研究はまだ始まったばかりですが、プライムスタイルとの今回の取り組みにより、具体化に向けて大きく前進しました。今後も引き続き実証を重ねてデータを蓄積し、実用化に向けて技術を深化させていく予定です。