自動運転実現へ　東芝とデンソー、AI活用の画像認識システムを共同開発

　デンソーと東芝は10月17日、自動運転や高度運転支援技術の実現に向け、両社がそれぞれ開発してきた画像認識システム向け人工知能技術の共同開発について基本合意したと発表した。

実写の画像（上）と、DNN-IPを使って対象物を判別した画像

　自動運転には、車両が走行するためのフリースペースや障害物、危険が予想されるシーンなどの認識技術が不可欠だ。従来のパターン認識や機械学習による画像認識では、認識が必要な対象物を人為的に特徴づけ、あらかじめ学習させる必要があった。

　両社は、人間の脳の神経回路をモデルにしたアルゴリズム「ディープニューラルネットワーク」技術についての共同開発を進める。同技術は、対象物の特徴を抽出し学習でき、検知の精度を飛躍的に向上させられるという。

　開発した技術には、さまざまなネットワーク構成に柔軟に対応できる拡張性を持たせるほか、小型化・省電力化し、車載用プロセッサに実装可能にする予定だ。

　デンソーは従来から車載向けディープニューラルネットワーク技術を開発してきたが、今回の共同開発により実用化を加速させ、画像センサーに応用する。

　東芝は、従来の画像処理技術に加えて、共同開発したディープニューラルネットワーク技術を専用ハードウェア化し、車載用画像認識プロセッサー「Viscontiシリーズ」などに実装。DSPやGPU搭載システムより低消費電力での画像処理を実現する計画だ。

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