Amazon Web Services ブログ

Category: AWS DeepRacer

機械学習を使用してリアルタイムのレース分析を提供

AWS DeepRacer は、機械学習 (ML) を初めて使用する経験のない開発者にとって、楽しく簡単な方法です。2019 年シーズンの終わりに、AWS DeepRacer リーグは、Amazon ML Solutions Lab と協力して、re:Invent 2019 で行われた AWS DeepRacer チャンピアオンシップカップの新しいスポーツ分析機能を開発しました。 このようなリアルタイム分析の目的は、上位の競争相手の戦略や戦術について、コンテキストやより詳細な経験を提供することにありました。これにより、視聴者は特定のモデル戦略がどのようにして順調に進展したのかを明確に理解でき、ML の開発をさらに分かりやすいものにし、実世界での応用できることを実証しました。この強化により、ファンは世界中の競争相手のパフォーマンスと運転スタイルを監視できるようになりました。 この投稿では、これらの分析を開発し、本番環境にデプロイし、ファンに配信した方法について説明します。 ML と従来の統計情報から得られるインサイトを活用 ML Sokutions Labは、モータースポーツに関する当社の専門知識を活用して、ML と従来の統計学の両方を活用したカスタムのアナリティクススイートを構築しました。 競争相手の勢いは、将来のパフォーマンスを示す重要な指標です。例えば、連勝状態にあると、超高速ラップを続けて記録する場合のように、自信を深めることができます。しかし、連敗状態になると、逆に働き、順調に進めることは困難になります。競争相手の次のラップタイムを予測することで、この傾向をファンに伝えました。Amazon Forecast で AutoML を使用してさまざまな予測方法を比較した結果、指数平滑化法( ETS )アルゴリズムを使うと、使用可能なデータセットが小さいにも関わらず正確な予測が得られることが分かりました。 ラップタイムの一貫性のようなメトリクスにより、ファンは、64 人の競技者が参加するチャンピオンシップカップ開幕戦では、さまざまな運転スタイルを解釈することができるようになりましたが、2 日目のトーナメント試合では、どのスタイルが優位に立つのははっきりしませんでした。ソラの攻撃的で危険なほど早いペースを、フミアキの一貫して正確なスタイルが抑えて勝利を収めるのでしょうか? シミュレーションされたレースを使用して、各対戦の勝者を予測することができ、ファンが最後まで大接戦となるようなレースを予測することできるようにしました。統計的アプローチをとり、各競合相手のラップタイムを確率分布でモデル化しました。2019 年の AWS DeepRacer サミットのデータを参照することで、特定の競合相手のラップタイムの分布は全体的に右に歪んでおり、時間の経過とともに改善していることが分かりました。このラップタイムの歪度をとらえるには、最尤推定法を用いてワイブル分布にあてはめることにより、最適スケールとシフトパラメータを見つけます。 次にグラフは、上位 3 名の競合相手のラップタイムの分布を示しています。 勝者の予測問題を、より早い競争相手の最速タイムに打ち勝つ可能性(テイル確率)としてとらえ、モンテカルトシミュレーションを使用して、各競争相手のワイブル分布からサンプルと採取し、その可能性を計算しました。 サーバレスアーキテクチャを使用したソリューションをデプロイ これらのインサイトをリアルタイムで計算するために、AWS 上で低レイテンシでサーバーレスのアーキテクチャに分析法一式をデプロイしました。次の図は、このアーキテクチャを示しています。 アーキテクチャには、次の手順が含まれます。 競争者がラップを完了すると、その時間は Amazon Aurora サーバーレスを動作させている Amazon Relational […]

Read More

AWS DeepRacer リーグ: 2020 年シーズンでは、レースに向けて仮想サーキットが開催されます。

AWS DeepRacer リーグは、誰でも参加できる世界初の自律型レーシングリーグです。2019 年、世界中の何万人もの開発者が、最速モデルを持っていることを証明するために、時間との戦いに参加しました。大会では日本の SOLA が優勝し、re:Invent 2019 ステージでチャンピオンシップカップを勝ち取りました。 仮想サーキットがオープンしました。レース形式と賞品がより豪華になりました。 レーサーはこの単一車のレース形式を楽しんでいましたが、多くの人は単純な時間との戦いよりもライバルたちと直接レースを競い合うことを切望しました。re:Invent 2019 で、新しい AWS DeepRacer 機能とレースの予定が発表されました。発表では、機械学習 (ML) 開発者にとって 2020 年がさらにオクタン価の高い年になると約束しました。3 月 2 日は 2020 年シーズンの始まりで、仮想サーキットの開幕でもあります。今年の最初のトラックは SOLA のレーススタイルからインスピレーションを得たもので、高速ストレートと背中合わせのヘアピンターンでチャンピオンのようにレースを味わえます。re:Invent 2020 でチャンピオンシップを勝ち取るために、AWS DeepRacer コンソールを介して SOLA Speedway モデルの構築とレースを始めましょう。 2020 年 3 月から 10 月にかけて行われる毎月のレースでは、仮想サーキットシーズンで合計 24 レースが行われ、そのうち 3 つのレース形式 (タイムトライアル、障害物回避、直接対戦) から選択できます。レースの数が増えると、2020 年には 2019 年に比べ 4 倍の勝者を獲得できます。これらのレースでリーダーボードのトップに登り詰めると、チャンピオンシップに出場するための re:Invent 2020 の旅費が支払われます。 タイムトライアルレースは、より伝統的な 2019 […]

Read More

AWS DeepRacer リーグと re:Invent チャンピオンシップカップ 2019 へのカウントダウン

 AWS DeepRacer リーグは、誰でも参加できる世界初の自走型レーシングリーグです。re:Invent 2018 で発表され、楽しくてエキサイティングな方法ですべての開発者が機械学習を利用できるようにしています。2019 年を通じて、あらゆるスキルレベルの開発者が、Amazon re:MARS や一部の AWS Summit を含む世界中の 21 回の Amazon イベントでリーグに参加し、AWS DeepRacer コンソールを通じてリーグの仮想サーキットでスキルを試しました。リーグは、re:Invent 2019 で閉幕します。すぐにログインしてレースを始めましょう。全費用無料の re:Invent への旅行を勝ち取る時間が残り少なくなっています! トロントでの最終 AWS Summit レース サンタクララで開幕してから 8 か月で、リーグは 17 か国で開催され、何千人もの開発者が 13,000 ラップと 165 マイルの競争を完了しました。各都市でチャンピオンが誕生しており、re:Invent 2019 で彼らの雄姿を見ることができます! 2019 年 10 月 3 日、カナダのトロントでの AWS DeepRacer Summit で 21 戦目であり最後のレースが開催されました。このイベントで、AWS DeepRacer リーグの本人によるレースが終了しましたが、1 回ではなく、4 回の全費用無料の旅行が獲得されました。 最初はトロントのチャンピオン、Mohammad Al […]

Read More

Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジが今オープン

レースが始まりました! エンジンをスタートさせよう! Udacity からの AWS DeepRacer 奨学金チャレンジに登録いただけます。 前回の記事で述べたように、AWS DeepRacer 奨学金チャレンジプログラムでは、開発者のスキルレベルに関係なく、基本的な機械学習 (ML) の概念を楽しく魅力的な方法でご紹介します。毎月、自動運転車による世界初の国際的レーシングリーグである AWS DeepRacer League のテストを通してあなたのスキルを試し、毎月ユニークなレースコースでトップ順位を競います。 2019 年 8 月、9 月、および 10 月に上位ラップタイムを記録した生徒は、Udacity 後援の機械学習エンジニアナノディグリープログラムに対する全額支給奨学金 200 枠のひとつを獲得する資格を得ます。 AWS DeepRacer とは? 2018 年 11 月、Jeff Barr が AWS ニュースブログで ML を学ぶための新しい方法、AWS DeepRacer のローンチを発表しました。AWS DeepRacer では、強化学習 (RL) によって動作する 1/18 スケールの完全自走型レースカー、3D レーシングシミュレーター、および世界的なレーシングリーグを実際に体験する機会を得ることができます。 AWS DeepRacer 奨学金チャレンジの仕組み このプログラムは 2019 年 8 […]

Read More