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自動運転車を開発および展開するには、膨大な量のデータ、高性能コンピューティング能力、高度な深層学習フレームワークを結集、格納、管理する能力と、車両内でローカルルールやローカルイベントをリアルタイムに処理する能力が求められます。 

AWS は先進運転支援システム (ADAS) と自動運転車の開発および展開を支援するサービス一式を提供します。  AWS によるほぼ無制限のストレージとコンピューティング性能、そして Apache MXNet、TensorFlow および PyTorch などの深層学習フレームワークのサポートで、アルゴリズムのトレーニングやテストが加速します。  AWS Greengrass が ML 推論機能を用いてエッジコンピューティングを実行し、車両内でローカルルールやローカルイベントをリアルタイムに処理するだけでなく、データをクラウドに転送するコストを最小限に抑えます。

Drive.ai
Drive.ai が自動運転車に組み込まれる脳の構築に集中できるように、AWS を利用して IT インフラストラクチャを管理している方法をご覧ください。

「AWS クラウド、特に Amazon EC2 P3 インスタンスを利用することで、膨大な量のデータを効率的に実行および処理するスケーラブルで高性能のアプリケーションスタックを構築できます」と、トヨタ・リサーチ・インスティテュートのインフラエンジニアリング部門のテクニカルリード、Mike Garrison 氏は述べています。

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TUSimple
driveAI

Drive.ai は深層学習第一の方法を利用して、自動走行車の AI ソフトウェアを作成しています。  AWS は Drive.ai に、ビジネスの成長にあわせてシームレスに拡張する能力、そして高性能コンピューティングの需要に対処する機能を提供しています。 

nuTonomy

nuTonomy は自動運転車と自律移動ロボットを構築するソフトウェアを作成しています。  AWS によって、nuTonomy は迅速にコンピューティングリソースをプロビジョニングし、新しい機能をデプロイして、オンデマンドで IT リソースを追加することができます。  

TUSimple

TuSimple は AWS で Apache MXNet によって開発された高度な深層学習アルゴリズムを利用して、自動運転プラットフォームを構築しました。  TuSimple は AWS を利用して何十憶マイルもの運転をシミュレートしています。

Mapillary

Mapillary は AWS を利用して世界の画像表現を生み出しています。Mapillary はあらゆる時間にあらゆるユーザーの画像をつなげて、ストリートレベルで没入型のイメージビューを提供し、人々が世界各地をバーチャルに探索できるようにしています。 

AWS の高度にスケーラブルなストレージおよびコンピューティングサービスと高度な深層学習フレームワークによって、大規模な自動走行車開発をサポートするための自動走行車のデータの収集、取り込み、保存、分析が行えるようになります。

自動走行車開発
AWS 深層学習

AWS 深層学習 AMI では、大規模トレーニング向けにクラウド上での深層学習を加速し、GPU のマネージド型 Auto Scaling クラスターを作成するツールや、一般的な CPU またはコンピューティング最適化インスタンスを使用して学習済みモデルで推論を実行するツールを提供しています。

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EC2 P3 インスタンス

Amazon EC2 P3 インスタンスは GPU ベースの並列処理能力を提供する強力でスケーラブルなインスタンスで、自動走行車開発など計算処理が困難なアプリケーションに理想的です。

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は完全マネージド型のエンドツーエンドの機械学習サービスで、これにより大規模にすばやく機械学習モデルを構築、トレーニング、ホストできるようになり、モデルのトレーニングや展開が大幅に加速します。

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Amazon Snowball Edge

AWS Snowball Edge はオンボードストレージとコンピューティング機能を搭載した 100TB のデータ転送デバイスで、AWS クラウドとのデータ転送を加速し、ローカルデータの分析およびフィルタ処理を実行します。

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