2019年10月にテスラ社は、DeepScaleを M&A したことが明らかになった。
「テスラが買収したAIスタートアップ「DeepScale」のポテンシャル」と題し、 「 自動運転車向けの知覚システムの開発を手掛けている」（主典；Forbes)と記事を掲載している。
M&Aした理由は、「SqueezeNAS」の獲得。安いCPUで実現可能なリアルタイムAI処理がDeepScaleの魅力
このyoutube動画によれば、セマンティックセグメンテーションを高速化する高速ニューラルアーキテクチャ検索であると説明されている。 SqueezeNAS技術のベースは、ハードウエアアーキテクチャーのようである。安いCPUでも高速にリアルタイムにAI処理できることは、高額化して実用レベルにできていない現在の課題を考えると、重要なコストダウンの技術といえる。
DeepScale技術開発活動を”pat見”
「 自動運転車向けの知覚システム 」とは、具体的にどのような技術なのか、いつから開発されたものなのかについて、特許情報を調べてみた結果をレポートする。
この技術開発は、創業者Forrest Iandola氏が2017年から行なった。
グラフの注釈
- 本グラフの見方；横軸；開発時期、縦軸；技術開発アクティビティ（出願数）
- 未公開分の出願を推定はしていない。
母集団＝「出願人・権利者;”DeepScale”」で検索した。
- １）調査日；2020/1/21
- ２）対象国；米国特許の出願が対象。(US+WO)
- ３）カウント方法；ファミリー数。代表特許の出願日（優先日）でグラフ化。
- ４）出願日；20100101～
異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する
自律走行制御システム。
実用場面では、テスト走行で得られたデータを使ってAI学習する際に、実際に走行してはいないシーンを想定した学習ができる点が優れているというもの。テスト走行の走行距離を効率化して、学習能力を高めることができる技術といえる。
詳細は、抽出された２件の特許番号の内容をご確認ください。
2018/0275658 2018/09/27 15/934899 2018/03/23
2018/0188733 2018/07/05 15/855749 2017/12/27
※ リンク先はGooglePatensの特許公報情報
2020年1月21日更新 アナリスト 松井