kuriAPRI

Embedded Technology / IoT Technology
に行ってきました

「Embedded Technology / IoT Technology」は組み込み、IoTに関する技術展です。

今の技術動向やビジネスになるレベルの技術についての情報収集ということで見に行ったのですが
各企業得意なビジネス以外にも、はやりのIoTプラットフォームや自動化関連のビジネスが多かった気がします。


セッションは下記２つを聴講させていただいたのですが、
どちらも私にわからない技術も多く、初めて聞く技術、ワードを多く知ることができました。
・自動運転におけるAI活用
・未来を気づくIntelのIoT戦略


○自動運転におけるAI活用
大まかには下記の4つについての話があり、どれもAIやカメラ、センサーと言ったioTをイメージしやすいものを代表に挙げられて話されていました。
・環境認識＋自己位置推定からの軌道測定
・自動運転に必要なものは「知覚」・「認知」・「判断」・「操作」
・計算機として、GPU,CPU,DFPの特徴と自動運転を行う上での向き不向き
・セキュリティのための多重防御構造

・環境認識＋自己位置推定からの軌道測定
環境認識：車に搭載しているセンサー、カメラを用いて、車外環境をデータ化する
例）対向車の有無、道端のゴミ、歩行者、信号の赤青黄など
自己位置推定：高精度地図、車速、操舵角、衛生電波などをもちいて、地図上のどの位置にいるかを予測する
例）高精度地図とGPS情報から車のおおよその位置を推定するなど


・自動運転に必要なものは「知覚」・「認知」・「判断」・「操作」
「認識」（「知覚」・「認知」）：環境認識、シーン理解、ドライバの状態認識
「判断」：意思決定（加速、停止、直進、後退など）
「操作」：ハンドル、タイヤの動作
これらを使って自動運転を行う


・計算機として、GPU,CPU,DFPの特徴と自動運転を行う上での向き不向き
GPU:単純な大量処理が得意
CPU：複雑処理が得意
DFP：並列処理が得意

効率的な計算処理で反射動作をつくれるのではないかという考えで
AIを用いて人間のかわりの機能を果たすことができるのではないか
GPUは無駄な計算をおこなってしまうがDFPは無駄な計算を除去して、発熱、使用メモリなどを減らすことができる
など、それぞれが一長一短の側面を持っているため、どれを用いると正解と言ったものがない


・セキュリティのための多重防御構造
多層防御/ドメイン分離することで、セキュリティレベルごとに層を作る


上記から自動運転を行うことができるとのことです。
今後日本では、オリンピックもあり、自動運転車専用道路もできるかもしれないと言った話も聞きますので、実際に自動運転で走っている車を見るのも遠い未来ではないと思います。

今後、数年で自動運転技術はもちろんですが、それだけでなくIoT関連の技術は進んでいくと考える方も多いので、
このような展示会、セッションにはまた参加させていただきたいと思います。