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» 2018年04月09日 11時30分 公開

深層学習は専門家が足りない、米新興企業が指摘人材育成も難しい(2/2 ページ)

[Junko Yoshida,EE Times]
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テストシステムも変える必要がある

 DeepScaleは現在、自動車メーカーやティア1サプライヤー向けに、同社の検知システムのレファレンスキットを提供している。DeepScaleは、効率的なDNNを、小型で低価格な車載グレードのセンサーやプロセッサに実装できる技術で知られている。DeepScaleの目標は、ADASや自動運転を、あらゆる価格帯の量産車に普及させることだ。

DeepScaleの、センサーフュージョンおよびDNNに対するアプローチ 出典:DeepScale(クリックで拡大)

 レファレンスキットと並行して、DeepScaleは、独自のテスト手法の開発も進めたいとしている。これは、特に大量のソフトウェアを搭載する自動車向けのものだという。Iandola氏は、従来の設計/テストシステムは、自動車の電子化をあまり想定していないものだと指摘する。同氏は、新しい世代の自動車は、より多くのソフトウェアとAI(人工知能)を搭載することになるとし、テスト手法もそれに合わせて変えなくてはならないと主張した。Iandola氏によれば、このテスト手法については、2018年内に何らかの発表ができるようにしたいと語った。

【翻訳:青山麻由子、編集:EE Times Japan】

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