ボーダフォンは、AWS DeepRacerとアクセンチュアを活用して機械学習のスキルを向上させています

ボーダフォンがAWS DeepRacerとアクセンチュアを駆使し、機械学習スキルの向上を実現

ボーダフォンは、2025年までに通信会社（テルコ）からテクノロジー企業（TechCo）への移行を目指しており、イノベーションの迅速化、コスト削減、セキュリティの向上、業務の簡素化を目的としています。この移行に貢献するために、数千のエンジニアをオンボードしています。ボーダフォンは、2025年までに世界の労働力の50％がソフトウェア開発に積極的に関与し、デジタルサービスの60％を社内で提供することを目指しています。この新たな労働力は、人工知能（AI）や機械学習（ML）などの破壊的なサービスの迅速な再スキル化と理解を必要としており、意義ある成果を生み出しています。

この野心的な移行を支援するために、ボーダフォンはアクセンチュアとAWSと提携し、エンジニアが柔軟で創造的かつアジャイルな方法で働くことを支援するクラウドプラットフォームを構築しています。このプラットフォームは、エンジニアに対して選りすぐりの管理、セキュリティ、DevOps志向のAWSサービスとアプリケーションワークロードを提供しています。詳細については、AWSによるボーダフォンの顧客体験の再定義とAWS re:Invent 2022での以下のトークをご覧ください。

ボーダフォンデジタルエンジニアリング（VDE）は、アクセンチュアとAWSを招待して、彼らの年次DigiFestで共同開催される特別なイベントを開催しました。DigiFestは、彼らの世界中のVDEチームの規模を祝福し、再利用可能なアプリと共同のアイデア生成を支持する1週間のイベントです。DigiFestのメインイベントの1つとして、AWSとアクセンチュアは、エンジニアがMLを使用してモデルを構築およびトレーニングしてAWSを使用する方法についての洞察を共有するための企業全体を対象としたAWS DeepRacerチャレンジを構想しました。

この記事では、ボーダフォンがAWS DeepRacerとアクセンチュアを使用してMLスキルを進化させている方法を共有しています。

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なぜ機械学習はボーダフォンにとって重要なのですか？

機械学習は、テクノロジーと通信業界における最も急速に成長している領域の1つであり、テレコミュニケーションの重要な領域であるチャネル、CRM、請求、注文管理、サービス保証、ネットワーク管理などにおいて生産性と予測性を向上させる利点があります。

ボーダフォンは、顧客満足度を向上させるために、ネットワークの異常の予測と修正に機械学習を既に導入しています。チャットボットを介したデジタルセルフケアにおけるAIと機械学習の能力は、顧客ケアチームがより深い関心を持つケースに集中するのを支援しています。AWSを使用してデジタルサービスを提供しているため、AIと機械学習のコンポーネントを組み込むことは、顧客に最先端のサービスを提供する競争力を維持するために重要です。

なぜAWS DeepRacerなのですか？

AWS DeepRacerは、強化学習（RL）の学習を始めるための興味深く楽しい方法です。RLは、他の機械学習手法とは異なるアプローチでモデルのトレーニングを行う、高度な機械学習の手法です。その最大の特徴は、ラベル付きトレーニングデータを必要とせずに非常に複雑な動作を学習できることであり、長期的な目標を最適化しながら短期的な意思決定を行うことができます。AWS DeepRacerチャレンジは、ボーダフォンのエンジニアが友好的な競争に参加し、MLのマインドセットを開発し、プライベートな仮想レースイベントで成功するための洞察を共有する機会を提供しました。

AWS DeepRacerでのレース

イベントは3つのステージで展開され、AWS DeepRacerのワークショップから始まりました。このワークショップでは、225人以上のボーダフォンのエンジニアが強化学習の基礎を学びました。リワード関数の作成、アクションスペースの探索、ハイパーパラメータのシステムチューニング、トレーニングの進捗状況の評価、モデルの評価、仮想AWS DeepRacer車両とトラックでのモデルのテストなど、AWS DeepRacerモデルの微調整方法について学びました。

次のステージでは、130人のレーサーが、各参加者の最高のモデル提出のレースビデオをライブリーダーボードで見ることができるリーグレースが開催されました。これにより、高性能モデルが訓練された後の性能を理解するのに役立ちました。彼らはすぐに、モデルを長時間訓練すると過学習が発生し、適応性が新しい環境では低下することを理解しました。彼らはまた、センターラインに従う、過度なステアリングペナルティ、遅さペナルティ、進行報酬など、さまざまな報酬関数のスタイルを実験しました。

このイベントは、11人のレーサーによる壮大な決勝戦で締めくくられました。彼らは最後の時間に自分のモデルを調整し、実況の中でライブレースに参加しました。すべての11人のレーサーが自分のモデルでフルラップを完了しました。8人のレーサーが15秒未満のラップタイムを記録し、優勝者はトリッキーなトロント・ターンパイク・バーチャルレーストラックで11.194秒の信じられないラップタイムを達成しました。

概要

AWS DeepRacer Challengeの目標は、さまざまな技術スキルと能力を持つグローバルクラウドエンジニアリングのオーディエンスに対して、AWS上のMLの認知と興奮を高めることでした。このトーナメントは、世界中で合計585人以上の登録があり、400以上のモデルが提出され、600時間以上の訓練と評価が行われました。

Vodafoneは、AWS DeepRacerチャレンジを通じて、幅広いビルダーがMLに実践的に関与できる助けとなりました。初心者のAWSとMLが47%以上を占めており、初心者にとってAWS DeepRacerが安全で魅力的な環境でMLとAWSを紹介するのにどれだけ効果的であるかが再確認されました。

「DigiFestなどのイベントに参加し、AWS DeepRacerのようなチャレンジに参加することは、Vodafoneで世界クラスのソフトウェアエンジニアリングチームを構築するという私たちのビジョンの重要な一環です。通信会社をテクノロジー企業に変革するという複雑な課題に取り組む中で、私たちのスキルセットの成長が最優先事項となり、AccentureとAWSとのパートナーシップは、チームにそれだけでなく、学びと成長の機会を提供してくれました。さらなる成果を楽しみにしています！」

– ベン・コノリー、ボーダフォンのクラウドエンジニアリンググローバルディレクター

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