ポールポジションで強化学習を学ぶ
背後で Amazon SageMaker 利用して、モデルを構築およびトレーニングしましょう。AWS DeepRacer 3D シミュレーション環境でテストおよびイテレーションできます。コーディングの経験は必要ありません。
AWS DeepRacer に強化学習モデルをデプロイして、現実世界でのレースのスリルを味わいましょう。
世界初のグローバル自走型レースリーグに参加し、入賞を目指して競い合いましょう。入賞者は Championship Cup に出場するチャンスが得られます。
機械学習を始める
AWS DeepRacer では、自動運転車のレースの楽しさを通じて、今日の最先端の生成 AI アプリケーションのいくつかで基盤モデルを強化する、基本的な概念、スキル、機械学習 (ML) トレーニングの手法を学ぶことができます。 AWS DeepRacer では、ML モデルのトレーニングを楽しく実践的に学習できます。事前設定された自律型 RC カーとミニチュアレーストラックにモデルをデプロイすることで、トレーニングの効果を確認できます。
![AWS DeepRacer シミュレーター AWS DeepRacer シミュレーター](https://d1.awsstatic.com/DeepRacer/Page-Illo_DeepRacer_Simulator.b42403b76af5e4f59b15c1df732d336b91c0ad57.png)
AWS DeepRacer 3D レーシングシミュレーターを使用して、モデルトレーニングの基礎をテストしましょう。 複数のセンサーの入力、最新の強化学習アルゴリズム、ニューラルネットワークの設定、シミュレーションからリアルドメインの転送方法を実験できます。
![AWS DeepRacer リーグのアイコン AWS DeepRacer リーグのアイコン](https://d1.awsstatic.com/DeepRacer/Page-Illo_DeepRacer_League.d02d860e53776bfb25bd3f046f7f18f12235a050.png)
AWS DeepRacer リーグで賞を競い合い、ML に熱心に取り組んでいる仲間と出会いましょう。グローバルコミュニティとつながり、アイデアやインサイトを共有したり、レーサーオーガナイザーツールを使用して独自の仮想レースを主催したりすることもできます。
![AWS DeepRacer リーグのロゴ AWS DeepRacer リーグのロゴ](https://d1.awsstatic.com/deepracer/DRL%20Logo%20web%20500px.2b6ea0add11b4cf83314b39d3d7d6ab63d7fdff9.png)
AWS DeepRacer リーグで競う
モデルができたら、いよいよ実戦です! AWS DeepRacer リーグは、誰もが参加できる世界初のグローバル自律型レーシングリーグです。デベロッパーは入賞や栄誉を目指して、世界中のどこからでも競い合うことができるほか、re:Invent 2024 において、AWS DeepRacer Championship Cup Finals に出場するチャンスを得ることができます。
AWS DeepRacer LIVE レースでは、誰もが数分でレースを立ち上げ、ライブストリーミングすることができます。コンソールや Twitch でレースをストリーミングする簡単に使えるホスティングツールを使って、友人や同僚を招待してモデルを送信し、リアルタイムで競い合うことができます。
![AWS DeepRacer カー AWS DeepRacer カー](https://d1.awsstatic.com/deepracer/silverstone%20pdp%20right%20facing%20600px.721f2f0c2e5105c0a7cb80aca57a35d9cfa6aaf2.png)
タイヤがロードと出会う時
AWS DeepRacer は、物理的なレーストラックで RL モデルをテストするために設計された 1/18 スケールの自走型レーシングカーです。複数台のカメラを使用してレーストラックと強化モデルを表示し、車のスロットルとハンドルをコントロールします。レーシングカーは、シミュレーション環境でトレーニングされたモデルを現実世界にどのように移行できるかを表します。
AWS DeepRacer Evo でモデルトレーニングをさらに深める
AWS DeepRacer Evo は自走型レースで次世代を担う製品です。ステレオカメラと LiDAR センサーを完全装備しており、障害物回避や一騎打ちレースが可能で、デベロッパーが次のレベルのレースに進むために必要なすべてが含まれています。障害物回避レースでは、デベロッパーは、センサーを使ってトラックに配置された障害物を検知し、回避します。一騎打ちレースでは、デベロッパーが、同じトラックでもう 1 つの DeepRacer と、障害物を回避しながら最速のラップタイムを競います。前方を向いた左右のカメラで構成されたステレオカメラで、画像の詳細について把握できます。この情報を使って、トラック上の物体に接近していることを感知し、回避できます。LiDAR センサーは後ろを向いており、レーシングカーの後ろや横にある物体を検知します。
![AWS DeepRacer Evo AWS DeepRacer Evo](https://d1.awsstatic.com/deepracer/DeepRacer%20Evo%203_4%20600px.b12292a530f8d4d9abd470139d5ea9d8f743bdcb.png)
![AWS DeepRacer センサーキット AWS DeepRacer センサーキット](https://d1.awsstatic.com/deepracer-league-2021/evo%20sensor%20kit%20crop.cb6163f6f872d46ded6c5370ca2acb8627588350.png)
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マシンの詳細
AWS DeepRacer Evo のレーシングカーには、オリジナルの AWS DeepRacer レーシングカー、オリジナルカーにステレオビジョンを形成する追加の 4 メガピクセルカメラモジュール、スキャン LiDAR、ステレオカメラと LiDAR の両方に適合するシェル、さらにアクセサリーおよび迅速にインストールできる使いやすいツールが含まれています。
レーシングカー | 1/18 スケールの 4WD モンスタートラックシャーシ |
CPU | Intel Atom™ プロセッサ |
メモリ | 4GB RAM |
ストレージ |
32GB (拡張可) |
Wi-Fi | 802.11ac |
カメラ | MJPEG のステレオ 4 MP カメラ |
LIDAR センサー | 360 度、12 メートルスキャン可能な LIDAR センサー |
ソフトウェア | Ubuntu OS 16.04.3 LTS、Intel® OpenVINO™ ツールキット、ROS Kinetic |
ドライババッテリー | 7.4V/1100mAh リチウムポリマー |
コンピュータバッテリー | 13600mAh USB-C PD |
ポート | USB-A 4 個、USB-C 1 個、Micro-USB 1 個、HDMI 1 個 |
センサー | 統合アクセレロメーターとジャイロスコープ |
![AWS DeepRacer 詳細 AWS DeepRacer 詳細](https://d1.awsstatic.com/deepracer/DR_Open-Source_Evo%20Image.14c6eb74f8b164e28d693a9e6538f9088a9a86b9.png)
![](https://d1.awsstatic.com/r2018/r/Silverstone/logo_intel-inside_128x60.3862e7fe79b4a3f81bab85ae0ad099a3d1e4c745.png)
![](https://d1.awsstatic.com/r2018/r/Silverstone/logo_openvino_128x60.426fe895474c9e88bc5f568bd8f48b07550618e1.png)