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自動運転を支えるAI ~画像認識プロセッサ「Visconti™」~


手本は人の脳、認識精度を飛躍的に向上させるディープニューラルネットワーク技術

さらにデンソーと共同で、次世代の画像認識システム向けの、人間の脳の神経回路をモデルにしたアルゴリズム「ディープニューラルネットワーク技術:Deep Neural Network-Intellectual Property(DNN-IP)」についての開発を進めている。

パターン認識や機械学習による画像認識では、認識が必要な対象物を人為的に特徴づけてあらかじめ学習させておく必要があったのに対し、DNNを用いた画像認識は、自ら対象物の特徴を抽出し学習することができ、多様な対象物の認識、および検知精度の飛躍的な向上を実現する。

DNN-IPを用いた画像認識のイメージ

DNN-IPを用いた画像認識のイメージ
(上:実写の画像/下:DNN-IPを用いて、対象物を判別した画像)

自動運転実現に向けて高まる画像認識プロセッサの重要性

一部では、2020年にはドライバーの操作を必要としない自動車の完全自動運転を実現しようという動きがある。

将来実現するであろう「自動運転」は、安全な走行を行うことで、交通事故による死亡者数を減らすといった道路交通の問題解決に効果が期待されている。ドライバーへの運転負担軽減や高齢者の安全運転支援などが期待できる。

画像認識プロセッサの適用範囲は自動車にとどまらない。人の動きを検知して空調・照明を制御するシステムや、一度に大量の人を監視するカメラや道路交通での歩行者・車両を検知するシステムなどにも広がっており、Viscontiが果たす重要な役割は、今後も広まっていくはずだ。

画像認識AIプロセッサ Visconti ~車載篇~
この動画は2019年5月30日に公開されたものです。

画像認識AIプロセッサ Visconti™ -スマートシティー編-
この動画は2019年10月9日に公開されたものです。

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■出典
(※)WHO「Road traffic injuries Fact sheet Reviewed November 2016」(英文)

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