最新の自動運転研究 in NeurIPS2023
TuringでResearcherをしているいのいちです。 先日、会社にサポートしていただいてニューオーリンズで開催されたNeurIPS 2023に参加させていただくことができたので、今年のNeurIPSで発表された自動運転系の論文をいくつかピックアップして紹介しようと思います。 NeurIPSとは NeurIPSは1987年から開かれている機械学習系でトップの国際会議です。この会議が発足した当初はBiologicalとArtificialの両方の側面からニューラルネットワークを研究しようという趣旨があり、長らく神経科学からも理解しようという趣旨があったようです。現在はこの国際会議で発表される多くの研究が機械学習や人工知能といったコンピューターサイエンス系のものが主体にはなっていまが、参加してみて他の機械学習やコンピュータビジョン系の学会よりも生物学と関連した研究も多く、生物学出身の私とし
車両サイバーセキュリティの実現に向けて
はじめに Turing Vehicleチームのチーフエンジニアの徳弘 (@res_circuit) です。 Turingは、完全自動運転システムを搭載した車を商品として販売することを目指しており、これに向けて量産を見据えた完全独自の車両の設計に取り組んでいます。お客様の元に届く商品としての車両を自社で開発する上では、膨大な数の課題を解決する必要が出てきます。 今回は、そのうちの一つであるサイバーセキュリティについての概要を説明した上で、Turingでの取り組みを少し紹介します。 車両サイバーセキュリティとは？ 車両のサイバーセキュリティとは、車両に対するサイバー攻撃の防衛策が実施されており、車両を構成する部品や資産が保護されていることを意味します。現代の車両システムは多数のECU（電子制御ユニット）で構成され、車両内でネットワークを構築しています。車両の走行に関する制御指令や、ユーザーの個
TFRecordとWebDatasetを使った分散並列学習とパフォーマンス調査
はじめに Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている越智 (@chizu_potato)と塩塚 (@shiboutyoshoku) です。 Turingが目指す自動運転は、大量のデータで学習された非常に賢い機械学習モデルを活用することです。そのために、走行パートナーの方たちと協力して創業時からこれまで大量の走行データを取得してきました。走行データは車両に取り付けられた複数カメラによる360度をカバーした動画と、そのときの速度やGPSなどの走行ログを含んでいます。データサイズは80TBを超え、時間換算で3500時間程度です。 これだけのデータサイズでモデルを学習するためには、1枚のGPUだけで頑張るには限界があり複数のGPU (multi-GPU) による分散並列学習が必要となってきます。しかし、ただ分散並列学習を行うだけではmulti-GPUに対し、データの入出力 (I
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
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