自動運転シミュレーション──現在地と「これから向かう先」
受講スキル
ロボティクスあるいは機械学習への興味
受講者が得られるであろう知見
・デジタルツイン運用の設計パターン ・SIL・HIL・実車を横断したカバレッジ管理 ・Neural Simulation・世界モデルなどを学習フェーズへ統合する設計指針 ・最新技術トレンド ・ティアフォーの開発文化
セッションの内容
ティアフォーは現在、デジタルツイン型の総合シミュレーターや機能特化型シミュレーターなどを組み合わせ、テスト・検証パイプラインの一部として運用しています。一方で、エンドツーエンドAI技術が自動運転業界で台頭してきた中、データ戦略の一環としてNeural Simulation、世界モデルなどの最新技術を検討・評価・導入し、データを自己生成しながらモデル学習そのものを加速させるアプローチにも取り組んでいます。本セッションでは、現在使われている基盤と共に、 「これから向かう先」についても紹介します。
講演資料
CEDEC2025 自動運転シミュレーション──現在地と“これから向かう先”.pdf
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講演者プロフィール
プロフィール
ペンシルバニア大学コンピュータサイエンスと数学の学士、コンピュータサイエンスの修士を修了。卒業後は、MicrosoftやAmazon/AWS本社にて0から立ち上げる大規模なプロジェクトを主導。日本のAmazon Pointsチームを率いた後、2022年にティアフォーに入社。CTOとして、急成長する自動運転エコシステムの需要に応えるため、ビジネスと技術の両面でイノベーションを推進し、研究開発部門全体を統括。
《講演者からのメッセージ》
リアルタイムレンダリングや物理シミュレーションなど、ゲームで親しんだ技術が自動運転でも活躍しています。本セッションで、その意外な共通点と応用例を覗き見ることで、興味を持っていただければ幸いです。