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AWS DeepRacer League のストックホルムの入賞者からレースのヒントをもらい、さらに AWS DeepRacer TV のご紹介をします!

AWS DeepRacer League は、世界初のグローバル自走型レーシングリーグです。世界各地で 21 の AWS Summits レースと Amazon の厳選されたイベントが開かれているほか、オンラインで毎月仮想レースが開催され、レースが行われています。世界のどこにいようと、そしてスキルレベルに関係なく、リーグに参加することができます。AWS DeepRacer のレーシングカーをゲットし、レースで優勝して re:Invent 2019 旅行を勝ち取りましょう (費用は全額こちらで負担いたします)。そして AWS DeepRacer チャンピオンカップで競い合いましょう。

AWS DeepRacer レーサーになる

今週、Summit Circuit がスウェーデンで開かれ、シーズンも折り返し地点に突入し、競争はヒートアップしています。AWS Summit Stockholm でのレースも刺激的でした。表彰台に上った 3 人のレーサーがリーグに参加するためにサミットにやって来たのです。

第 3 位は Charlie で、5 月 8 日にロンドンで開催された AWS Summit にも参戦しました。トップ 10 でフィニッシュしたことで AWS DeepRacer レーシングカーを勝ち取りましたが、ストックホルムに来てもう一度勝利してみたかったのです。ロンドンでは彼は 9.7 秒のタイムで、首位からわずか 0.8 秒遅れただけでした。自分のモデルにもう少しトレーニングを行ったことで、彼は 9.5 秒のタイムをたたき出し、ストックホルムで第 3 位を獲得することができました。2 度目の試みで優勝はできませんでしたが、Charlie は現在 Summit のリーダーボードのトップに君臨しています。ランキングに変動がなければ、re:Invent 2019 への参加権を手にすることでしょう。現在、彼はリーグのプロレーサーになりました。自分のモデルを構築する方法について Charlie から話を聞きましょう。

Amy (@cloudreach) は 第 2 位のフィニッシャーで、今シーズン表彰台に立った 2 番目の女性になりました。これは彼女にとって 2 度目の Summit レースでした。Charlie 同様、彼女は今月初めにロンドンのレースに出場し、そこでチームメイトの Raul も 2 位になりました。両レースの間、彼女はモデルの強化に一生懸命取り組み、ロンドンで 33.2 秒だったのがストックホルムでは 9.25 秒を記録し、タイムを大幅に改善しました。

Amy は優勝こそ逃しましたが、2 回レースに参加したことでSummit のリーダーボードでランクインし、re:Invent 2019 で競争するためのチケットを獲得するチャンスが広がりました。出場方法については、「ポイントと賞」の詳細をご覧ください。Amy と彼女のチームメイトの 1 人から戦略についての耳より情報を聞きました。

第 1 位は 8.73 秒のタイムをたたき出した、Jouini Luoma でした。彼は Cybercom でデータサイエンティストおよび AWS DeepRacer レーサーとして勤務しています。しばしの休暇から復職した後、会社は彼にこの新しい栄えある AWS DeepRacer レーサーの称号を与えたのです! Jouini の戦略は、レースに先立っていくつかのモデルを構築し、トラック上でそれらをテストして、パフォーマンスはどうかを確認することでした。

彼は午前 8 時に最初に並んでいましたが、4 月 29 日に発売されて以来 AWS DeepRacer コンソールでトレーニングを行ってきたモデルを 6 つ用意していました。勝機を最大限に高めるために、各モデルをさまざまな方法で調整しました。彼のアドバイスは何かというと、 「調整はシンプルにとどめ、過度に複雑にしないこと」です。

AWS DeepRacer TV でリーグに一歩踏み入れよう

これまで表彰台に上った人たちと同じ様に、Jouni は自分のコードに適用するためのいくつかの戦略を試すことで勝機を見いだし、勝算を最大限高めることができました。あらゆるスキルレベルの開発者が機械学習の専門知識に磨きをかけており、AWS DeepRacer TV のローンチにより、お気に入りのレーサーをフォローすることができます。

第 1 話はアムステルダムのレースへの道を取り上げ、Carolinea、Norbert、Kasper、Jesper その他の開発者を特集しています。その誰もが AWS re:Invent 2019 でチャンピオンカップを勝ち取るチャンスが得られることを望んでいます。開発者が自分のモデルをトレーニングし、戦略を練る様子を視聴して、楽しくも熾烈な競争環境で機械学習の可能性を探る様子を見てみましょう。このエピソードでは、コンバージェンスというトピックも取り上げています。これは、モデル構築プロセスの中でレースの準備をする上で重要なステップです。AWS DeepRacer のサブジェクトマターエキスパートである Blaine Sundrud が、このトピックに関する詳細とリーグでの競争の基本事項をいくつか説明します。

エキスパートからさらにヒントをもらいましょう

AWS DeepRacer のエキスパートが、開発者がリーグでレースに出場する手助けをさせていただきます。AWS のプリンシパルソリューションアーキテクトであり、AWS DeepRacer の背後にいるデータサイエンティストの一人でもある Sunil Mallya は、最近、いくつかの共通の課題に直面している人々を支援するツールについてツイートしました。ログブック解析ツールを使用するとモデルをデバッグでき、仮想レースと対面レースの両方でラップタイムを改善し、勝利するチャンスが広がります。

レースに参加し続け、モデルを改良し、ポイントを獲得しましょう

ポイントは賞の獲得につながります! 仮想レースは世界中のどこからでもご参加いただけます。re:Invent 2019 に参加するチケットを獲得するチャンスを複数回設けており、無料で始めることができ、最大 10 時間のトレーニングを受けられます。

London Loop のレースはもうすぐ終わりを迎え、6 月 1 日に新しいトラックがオープンします。開発者向けドキュメントでレースのヒントを得てチューニングし、次の対面 AWS DeepRacer イベントである Chicago Summit と re:MARS に向けて、AWS のエキスパートからより多くのアドバイスをもらいましょう。

著者について

Alexandra Bush は、AWS AI のシニアプロダクトマーケティングマネージャーです。彼女は技術が私たちの周りの世界にどのように影響を与えているのかについて情熱をもち、すべてにアクセス可能にする支援ができることを楽しんでいます。オフィスの外で、彼女はランニング、旅行、家族や友人とアウトドアを楽しむことが好きです。