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メイカーに会おう：ソフトウェアエンジニアがNVIDIA Jetsonを活用して自律運転スケートパークを構築

Kirk Kaiser Kirk Kaiserは、自転車に乗り新聞を配達するというプレイヤーが、通りの中央に出現するランプなどの障害物に遭遇しながら新聞を配達するビデオゲーム「Paperboy」のファンで育ちました。これが、ソフトウェア開発者の最新プロジェクトのインスピレーション元となり、NVIDIA Jetsonプラットフォームを利用したエッジAIやロボット技術を使用した自動運転スケートランプを作りました。フロリダ州のナポリに拠点を置く熱心なスケートボーダーであるKaiserは、「私の人生にPaperboyの不条理さと楽しさが加わることを望んでいた」と語ります。「ある日、私は犬のBenjiが私の傍らを走っているのを見ながらボードに乗っていたときに、『私が一緒に持っていけるランプがあったらどうだろうか？』と思いました。」彼は今、それを実現する技術を構築しています。携帯可能な自律型スケートパークにつながる可能性のある技術です。これまでに、彼は電動プラットフォームを開発し、ランプを持ち上げて地面と水平にすることができるようにしました。PS4コントローラーを使用し、NVIDIA Jetson Nano Developer KitにBluetoothで接続して操縦できます。今は、新しいNVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kitの助けを借りて、プラットフォームが通りや障害物を認識し、AIモデルをトレーニングするためのデータを収集して、最終的に完全に自律的になることができるようにしています。これは、彼がGitpodという、ソフトウェアメーカー向けのクラウド開発環境を提供するスタートアップの開発者関係の責任者として没頭していないときに取り組むプロジェクトです。メーカーについて Kaiserは、若いうちからソフトウェアエンジニアリングを学び、テクノロジーに特化した名門高校に奨学金を受け入れました。そこで、彼はプログラミングスキルを磨き、若い大人になる前に、まったく異なる方法で世界を見て体験する時間を過ごしました。 18歳のとき、彼はバッグを詰め、コスタリカの野生生物保護区で1年間暮らし、パーマカルチャーファームで働き、食べ物を育てて飲料用の雨水を集めました。その後、バーモントに移り、禅仏教徒と一緒に農業を行い、アパラチアン・トレイルの1,000マイルのハイキングをし、4つの州を通り抜けました。トレイルを去った後、Kirkは旅行ウェブサイトを立ち上げ、化粧品会社で最初のソフトウェアの仕事を得て、照明会社の研究開発部門で働き、家族を養うためにソフトウェアエンジニアリングの情熱を再燃させました。現在、4歳の息子を含む家族を養うために働いています。…

焼け落ちた炎：スタートアップが生成AI、コンピュータビジョンを融合して山火事と戦う

カリフォルニアの大規模な山火事によって空がオレンジ色に変わったとき、あるスタートアップはコンピュータビジョンと生成AIを融合して対抗した。「2020年の山火事では、非常に個人的な問題になったため、我々は消防当局にどのように支援できるか尋ねました」と、コンピュータビジョンのシリコンバレーのリーダーであるChoochのトルコ生まれのCEOであるエムラー・グルテキンは語った。カリフォルニアの公益事業および消防サービスによると、既存の山火事検出システムから週に最大2,000件の誤検知が発生していた。誤った予測は、霧、雨、レンズの汚れなどから来ていた。そこで、Choochはパイロットプロジェクトで、消防用のカメラネットワークに火災検出ソフトウェアをリンクさせた。15分ごとにスナップショットを分析して、煙や火災の兆候を探した。生成AIがコンピュータビジョンを強化するその後、ChoochのCTOであるエムラーの兄でありソフトウェアの達人でもあるハカン・グルテキン率いるチームがアイデアを出した。彼らは、各画像の説明を自動的に作成する生成AIツールを作成しました。これにより、レビュアーが煙が存在するかどうかを識別できるようになりました。誤検知は、週に2,000件から8件に減少しました。 Choochは、悪天候や汚れたカメラレンズでも煙や火災を検出できます。「消防署長たちは、モニタリングセンターでこの技術を導入し、何ができるかに興奮していました」と、Choochの社長であるマイケル・リュウは、最近のウェビナーでこのプロジェクトについて説明しました。 Choochの生成AIツールにより、カリフォルニアのカーン郡の消防士たちは、リアルタイムでアラートが表示されるスマートフォンやPCのダッシュボードを使用して山火事を素早く検出できます。 2020年、カリフォルニアでは9,900件の山火事が発生し、4.3百万エーカーの森林を焼失し、190億ドルの損失を被りました。1つの火災を制御下におさめることで、50年間の山火事検出システムの費用が回収できると、同社は推定しています。ジェンAIのビジョン ChoochのCEOは、これが今後の展開になると語っています。エムラー・グルテキン「大規模言語モデルとコンピュータビジョンの融合により、よりパワフルで正確な製品を容易に展開できるようになります」とグルテキンは語りました。たとえば、公益事業は、ソフトウェアをドローンや固定カメラに接続して、コンデンサの腐食や電力線に侵入する植生を検出することができます。この技術は、Choochが山火事の検出と戦闘に関する1100万ドルのXprizeチャレンジに参加することでさらに検証される可能性があります。スポンサーには、PG&EやNVIDIAと別の協力関係で山火事を予測し対応するAIラボを構築しているロッキード・マーティンが含まれています。 PCやスマートフォンのダッシュボードでは、Choochのソフトウェアからのリアルタイムアラートが更新されます。 Choochは、製造業、小売業、セキュリティなどの様々な課題にその技術を適用しています。例えば、あるメーカーは、製品が出荷される前に欠陥を検出するためにChoochのモデルを使用しています。欠陥を20%削減するだけで、システムの費用が何倍にもなります。パートナーシップの始まり 2019年に、米国政府の潜在的な顧客が、NVIDIA GPU上で計画しているエッジ展開に対するサポートを求めました。Choochは、先進的なスタートアップを育成する無料のプログラムであるNVIDIA Inceptionに参加しました。…

NVIDIAリサーチがCVPRで自律走行チャレンジとイノベーション賞を受賞

NVIDIAは、カナダのバンクーバーで開催されるComputer Vision and Pattern Recognition Conference（CVPR）において、自律走行開発の3D占有予測チャレンジで激戦を制し、優勝者として紹介されます。この競技には、10地域にまたがる約150チームから400以上の投稿がありました。 3D占有予測とは、シーン内の各ボクセルの状態を予測するプロセスであり、つまり3Dバードアイビューグリッド上の各データポイントを指します。ボクセルは、フリー、占有、または不明として識別することができます。安全で堅牢な自動運転システムの開発に不可欠な3D占有グリッド予測は、NVIDIA DRIVEプラットフォームによって可能になる最新の畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーモデルを使用して、自律車両（AV）の計画および制御スタックに情報を提供します。「NVIDIAの優勝ソリューションには、2つの重要なAVの進歩があります」と、NVIDIAの学習と知覚のシニアリサーチサイエンティストであるZhiding Yu氏は述べています。「優れたバードアイビュー認識を生み出す最新のモデル設計を実証することができます。さらに、3D占有予測での10億パラメーターまでのビジュアルファウンデーションモデルの効果と大規模な事前学習の有効性を示しています。」自動運転の知覚は、画像内のオブジェクトや空きスペースなどの2Dタスクの処理から、複数の入力画像を使用して3Dで世界を理解することに進化しています。これにより、複雑な交通シーン内のオブジェクトについて柔軟で精密な細かい表現が提供されるようになり、これはNVIDIAのAV応用研究および著名な科学者であるJose Alvarez氏によれば、「自律走行の安全感知要件を達成するために重要です。」 Yu氏は、NVIDIA Researchチームの受賞作品を、6月18日（日）10:20 a.m. PTに開催されるCVPRのEnd-to-End Autonomous Driving Workshopおよび6月19日（月）4:00 p.m. PTに開催されるVision-Centric…