July 31 - In-Person: Tokyo AI, Machine Learning and Computer Vision Meetup

7月31日、東京グランドハイアットで開催されるTokyo AI機械学習およびコンピュータビジョンMeetupに参加しませんか

事前登録必須です

時間と場所

対面
７月３１日　２０２５年
１７：００時〜２０：００時
グランド ハイアット 東京
コアリンダールーム
東京都港区六本木 6 丁目 10 番 3 号

自律走行の再発明： GenAIによる創造性と変革

本セッションでは、ジェネレーティブAIによって自律走行開発に革命をもたらすマイクロソフトの最先端アプローチを紹介します。
マイクロソフトのAvOpsプラットフォームは、シナリオ生成からデータ処理、機械学習による評価、次のアクションの抽出まで、開発ライフサイクルのあらゆるフェーズでAIを統合し、これまで数週間かかっていたワークフローを数時間で完了するタスクへと変貌させます。
ジェネレーティブAIが要件定義、スプリントプランニング、実装、テストを加速し、かつてない開発スピードを実現するハイパーベロシティエンジニアリングのコンセプトを掘り下げます。さらに、複数のジェネレーティブAIエージェントが連携してエンジニアリング・ワークフローを強化・効率化するフレームワークであるエージェントAIを紹介します。
実際のケーススタディを通じて、自律走行開発におけるジェネレーティブAIの具体的な影響を探り、モビリティの未来に対する変革の可能性について議論します。

講演者について

Hideo Yoshimi はマイクロソフトのインダストリー・ソリューション・エンジニアリングチームのプリンシパル・テクニカル・プログラムマネージャーです。自律走行やソフトウェア定義ヴィークルなどの最先端領域における共同開発をリードし、業界をリードするパートナーと緊密に連携している。
日本の自動車OEMやTier1サプライヤーに先進的なグローバルAIの開発事例を提供し、新たな価値の提供をサポートするとともに、モビリティ分野における革新的なソリューションの創出に貢献しています。

ニューラル再構築とワールド・ファウンデーション・モデルによる自律走行車開発の推進

最先端のニューラル再構築とワールド・ファウンデーション・モデルが、シミュレーションワークフローを合理化し、AVモデルの開発、テスト、検証における重要な課題に対処することで、自律走行車開発にどのような変革をもたらすかをご覧ください。本セッションでは、NVIDIA NuRecおよびCosmosの画期的な技術と、次世代AVシステムのためのスケーラブルなシミュレーションパイプラインを可能にするVoxel51の統合を紹介します。

講演者について

Mate Szarvas は現在、NVIDIAのJapan DRIVE Solutionsソフトウェアチームを率いており、日本の自動車産業がAIファーストの開発時代に移行するのをサポートすることに注力しています。過去には、リアルタイムOS企業でのシステムソフトウェアエンジニアリング、Tier-1サプライヤーでのADAS業界への畳み込みニューラルネットワークベースコンピュータビジョンの導入、アカデミアでの自然言語モデリング研究などの実績があります。

GenAI評価の世界

生成AIモデルは急速に進化しており、現在では幅広いタスクをサポートしています。その能力を理解するために、大規模な評価活動が行われています。Weights & Biases Japanでは、日本最大級の公開LLMリーダーボードとビジョン言語モデルリーダーボードを運営しています。また最近では、生成AIシステム全体の評価に関するホワイトペーパーも発表しています。本講演では、これらの取り組みから得られた知見を共有し、モデルやシステムの評価における我々の幅広いコミュニティの取り組みについて紹介します。

講演者について

Keisuke KamataはWeights and BiasesにおいてマネージャーおよびAIソリューションエンジニアを担当しております。

現代のドライビングデータセット

自律走行車ほど、物理AIを急速に前進させているものはないと考えています。本講演では、合成データ、NeRF、よりスマートなキュレーション、ベクトル検索を使用して、最先端のAVデータセットを構築する方法を説明します。Nvidia Omniverse、最新モデル、そして最高のツールを駆使した本講演にご期待ください。

講演者について

Daniel GuralはVoxel51のベテラン機械学習エンジニアであり、データサイエンティストや機械学習エンジニアがデータの潜在能力を最大限に引き出せるように強い情熱を持っています。

拡張性が高いエンボディドAI：単一のエンドツーエンドの運転モデルでロンドンから東京を走破

次なるAIの波となっている「エンボディドAI」が最初に提供する体験こそ、自動運転です。 Wayveの製品アーキテクチャ＆セーフティ責任者から、同社のエンボディドAI技術とその商用化に向けたグローバル展開、地図を必要としないAV2.0のアプローチ、単一のエンドツーエンドのニューラルネットワークを用いてデータからの直接認識と判断によって運転を学習していくAIモデルが、どのように米国、カナダ、ドイツ、ヨーロッパ、さらに日本でほとんど事前学習がない状態、あるいは全く必要とせずに運転できるのかを、解説していきます。

この基盤モデルは、安全性を設計段階から考慮した安全対策と共に多様な市場からのデータによって、高解像度地図や高額なセンサーなしで迅速かつ汎化を促進させているのかも紹介します。最後に、消費者レベルでの自動運転の実装へと進む中、この動向が日本の自動車メーカーとモビリティエコシステムにとって何を意味するのかについても解説します。

講演者について

Masaaki Kameyama (亀山将亮) は、Wayveの製品アーキテクチャ＆セーフティヘッドとして、エンドツーエンドAIの量産車への導入戦略を推進しています。 Wayve入社前は、ドイツのContinentalでカメラおよび認識システムの開発に10年間携わり、Woven by Toyotaでは認識とセンサーに重点を置いたADAS/AD製品プログラムを牽引していました。