ポールポジションで強化学習を学ぶ
AWS DeepRacer では強化学習 (RL) を楽しみながら学ぶことができます。RL は高度な機械学習 (ML) テクニックであり、他の機械学習とはまったく異なるアプローチでモデルトレーニングを行います。RL の強みは、ラベル付けされたトレーニングデータがなくても、非常に複雑な動作を学習できることにあります。長期的な目標に向けた最適化を行いつつ、短期的な決定を下すこともできます。
機械学習の基礎を学び、教科学習モデルのトレーニングを開始し、注目の自律型カーレース体験でそれらをテストするのに役立つ演習型チュートリアルで、機械学習をすぐに使い始めましょう。
AWS DeepRacer 3D レーシングシミュレーターでこれらの新しく見つけたスキルをテストします。 複数のセンサーから届く情報、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構成、シミュレーションからリアルドメインの転送方法まで、様々なテクノロジーを体験できます。
AWS DeepRacer リーグでは、賞品を獲得したり、機械学習に情熱を傾ける他のユーザーとオンライン上や直接知り合ったりする機会が得られます。優れた成績を収める方法や、独自のプライベートバーチャルレースを作成する方法に関するアイデアや詳しい情報を共有してください。
amazon.com の新しい AWS DeepRacer ストアフロントでは、お客様の AWS DeepRacer デバイスで実際にレースをホストするために必要なすべての推奨アイテムの完全なリストを提供しています。当社では、車からトラック、バッテリー、ジップタイまで、お客様がレースに集中できるよう、推測を不要にして、より容易に計画を立てられるようにします。
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、誰もが挑戦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。デベロッパーたちは世界中のどこからでも競技に参加でき、賞や、栄誉をかけてレースに挑むことができるほか、入賞者には憧れの AWS DeepRacer カップを勝ち取るための、re:Invent 2023 で開催される AWS DeepRacer チャンピオンカップへの出場権が付与されます。
グローバルな AWS DeepRacer リーグにぜひご参加ください。タイムトライアル型のレースや、直接対決型のレースなどの新しいタイプのチャレンジに挑みましょう。
コミュニティレースでは、自分のレースを主催して同僚に挑戦することができます。また、世界中の ML に強い関心を抱いている人々とパブリックに共有することもできます。
AWS DeepRacer エンタープライズイベントは、企業が機械学習ジャーニーに出発するための最速の方法です。
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。
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 のご紹介
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 を既にお持ちですか?
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 | 統合済みアクセレロメーターとジャイロスコープ |
あらゆるスキルレベルのデベロッパー向けに設計された、教育用デバイスのポートフォリオをご覧ください。ML を楽しく実用的な方法で学習しましょう。AWS DeepRacer で強化学習を始め、AWS DeepComposer の生成型 AI でクリエイティブな表現をすることができます。
