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2015/5/14 京大マイコンクラブにて発表
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日本における自動運転普及の課題と展望
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自動車の自動運転で何が変わるのか
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CSA Japan Congress 2016 日時:2016年11月22日(火)03:25pm - 03:40pm 公演者:WGリーダー 笹原英司 講演概要:金融以外の分野で、最もブロックチェーン活用が期待されているのが健康医療。概念実装(PoC)から、クラウドを利用したサービス構築、AIなど高度分析技術の導入へと進む中、直面するセキュリティ課題を考察します。
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近年、「人工知能(AI)」は多くの分野で応用され、その成果を目にしたり利用したりする機会が増えてきました。 たとえば、多くの人が利用しているGoogle検索もその1つです。Google検索を支える基礎的な考え方は、人工知能由来のものとなっています。Google検索チームにて検索精度向上を指揮して来た1人はPeter Norvigです。彼は今も昔も人工知能の研究者として物凄く有名な人で、人工知能研究者の立場からGoogle検索の検索精度を上げてきました。 一方、人工知能はロボット技術の発展にも貢献してきました。大きな成果の1つは、グーグルの自動運転CARです。この開発を始めたのは、Sebastian Thrun (元スタンフォード大学の教授) です。Sebastian Thrun は、2005年に開催された DARPA Grand Challengeというロボットカーの大会で優勝し、優勝した Stanley という車はスミソニアン博物館に展示されているそうです。 [Sebastian Thrun によるグーグル・カーについてのTEDトーク] http://www.ted.com/talks/sebastian_thrun_google_s_driverless_car この勉強会では、後者のグーグル・カーに焦点を当て、どのような考え方でコントロールされているのかを知ることにより、スマートなロボットを作る際にどのような考え方をすればよいかや、その要素技術を数式を使わず感覚的に理解することを目標にしています。
「グーグルの自動運転Carの技術要素」勉強会 2014.08.29
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Builderscon 2016 における講演資料です。 ソフトウェアの人工知能化について話しています。 https://builderscon.io/builderscon/tokyo/2016
Builderscon 2016 講演資料 「人工知能によってプログラムを有機化する」(前篇)
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クラウドロボティクスとエッジコンピューティング
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Atsushi Ishii
http://www.nikkei.com/article/DGXKZO05331800X20C16A7X12000/ 人工知能の英語表記は「AI」と略される。この言葉には1990年前後に関連研究をしていた研究者にとって、なんともほろ苦い響きがある。人間の行う知的処理をコンピューターへ実装しようと多くの研究者が挑戦したが、その成果の多くは世の役には立たなかった。その過ちは繰り返したくない。 あれから四半世紀前後がたち、AIという言葉が世間で騒がしいほど口にされている。AIというと、囲碁やクイズ番組でコンピューターが人間に勝つなど、人のように振る舞うコンピューターの話が一般には分かりやすい。だが、今、AIで成功しているのは機械学習という純粋なデータ処理である。大量のデータからコンピューターが統計処理を行って入力と出力の因果関係を自動学習できるようになった。 コンピューターに音声を何回も聞かせ、発音された言葉を教えれば音声認識ができる。画像を何回も見させ、被写体が何であるかを教えれば画像を認識できる。コンピューターは人の能力を何桁も上回る速度で顔の画像データを表層的に見る。そして画像を認識して個人名や年齢、性別などを言い当てる。人間の探偵のような深い洞察はないが、それが役にたつ。 画像認識で人の属性が分かればマーケティングやセキュリティーに使える。自動運転や調理の自動化にも応用できる。このようなAIの応用が着実に進んでいる。 画像以外のデータに対しても、AIは農業や医療、建設、運輸、流通、製造などさまざまな産業の効率化技術として利用されようとしている。特に米国では、さまざまなセンサーのデータから結果を予測することで産業の効率化・最適化に貢献する技術という意味で使われることが多い。 米ゼネラル・エレクトリック(GE)の2012年の財務報告書には「1%の力」という文言がある。もし各種産業機器に備え付けたセンサーデータの利活用により産業の効率を1%でも向上できれば、その効果は大きい。全世界の航空産業で燃料消費を1%効率化できれば、15年間で3兆円の節約になる。食品流通やサービス業など最適化の余地が大きい産業における効率化は、それ自体が新規事業となりえる。 考えてほしいのはここだ。AIは産業のあらゆる局面で効率化を堅実に進める道具であり、さらにそれは社会問題を解決する新規事業創造に重要な技術の一つであると理解してほしい。 現代のAIがデータの利活用に依拠しているのは明白だ。そのために企業の活動が横断的にデジタル化していなければならない。言い換えれば企業がデータを資産として相互に利活用できるシステム、組織、文化を整備していなければ、AIを活用できないのだ。 AIは魔法の技術ではない。研究を強化するだけでは先端技術が先走るだけで実が伴わない。 25年前には「ビッグデータ」なんて言葉はなかった。今はある。AIが実を伴うには、その根っこにデジタル化が必要である。
AiとIoTによる産業最適化と社会問題解決
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Osaka University
ディープラーニングが自動運転、コネクテッドカーにおいて どのように活かせるかについての講演資料です。 特に映像による車両, 人物検出, セグメンテーションの動画が新しい情報です。
ディープラーニングと自動運転、コネクティッドカー @ TU-Automotive 2016
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Preferred Networks
2016年7月22日(金)のNVIDIA Deep Learning Day 2016 Summer の講演資料です。 エヌビディア合同会社 技術顧問 馬路 徹 NVIDIA DRIVE PX2 は高度な画像認識等を可能とするディープラーニング及び自動運転の主要な機能を実現する DriveWorks SDK を実装した車載組込み用プラットフォームです。本講演では NVIDIA DRIVE PX2 の概要と画像認識、自動運転等の応用例もご紹介します。
車載組み込み用ディープラーニング・エンジン NVIDIA DRIVE PX
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chainer meetup #03の発表資料です。 http://chainer.connpass.com/event/32917/
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マシンパーセプション研究におけるChainer活用事例
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高精度空間データ デトロイト市街地で提供 • 2015/06/06 – Google、自動運転カーの月間事故報告をスタート • 2015/05/12 – DeNA、自動運転車のZMPと新会社設立を発表
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現代の消費=資本主義社会
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手段 消費資本主義社会 目的 資本蓄積 手段 合理化 手段 組織化 手段 均質化
9.
消費生活の全面的な組織化と均質化 • 幸福≡緊張の緩和 自動運転車 :
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10.
小話:狩人の死と交通事故 狩猟採集社会 • 狩りを皆で行う – 共同狩猟による社会利益 •
ときどき狩人が死ぬ • 狩猟死=サクリファイス • 村での共同葬儀 自動車社会(現在) • 皆が自動車を使う – 自動車使用による社会利益 • ときどき交通事故で死ぬ • 交通事故死=不注意 • 責任を個人に還元、裁判 資 本 蓄 積 の た め に 家事出産育児労働が 家庭に閉じ込められた 女性に押し付けられた のと同じ
11.
小話:狩人の死と交通事故 狩猟採集社会 • 狩りを皆で行う – 共同狩猟による社会利益 •
ときどき狩人が死ぬ • 狩猟死=サクリファイス • 村での共同葬儀 自動車社会(現在) • 皆が自動車を使う – 自動車使用による社会利益 • ときどき交通事故で死ぬ • 交通事故死=不注意 • 責任を個人に還元、裁判 資 本 蓄 積 の た め にYouTube「car crush」検索結果:628万件 共同葬儀を求める社会の傾向
12.
ロボットカー社会
13.
14.
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15.
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16.
組織化
17.
• いつでも、だれでも、どこでも同じ • オンデマンド配車サービス「Uber(ウーバー)」 の一番安いUber
Xでは現在1マイル(約 1.6km)あたり3.00 〜3.50ドル(約370〜430 円)のところ、自動運転タクシーなら0.44ドル (約54円)で利用できるようになるとジョンソン 氏は述べている。 – 英国大手投資銀行のバークレイズ・キャピタル 均質化
18.
公道は誰のためのもの?
19.
自動車の意味の変容 自動運転車化 (組織化・合理化・均質化) 所有 ステータス (お嬢ちゃん、ワシのフェラーリに乗って みいひんか) センス (センスのいい人はセンスのいい車に 乗っている) 運転 運転技術の見せ所 (ミラーだけで縦列駐車するカッコ良さ) ストレス解消・救い (夜中に突然なにもかもが嫌になって、 彼氏を起こさないようにそっとベッドから 抜け出し深夜に200kmドライブする)(本 当に生きていると感じられるのは過剰や 余分を消費している時だけ) 所有 誰も所有しない(政府による所有) 運転 誰も運転しない(技術による運転) 自動車=移動手段 合理化による脱臭作用
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