テスト走行データからの機械学習を効率化を図る技術を DeepScaleの買収で、 テスラ社が獲得したと ”patみる” コーナーにより推測された。

目次

  • 2019年10月にテスラ社は、DeepScaleを M&A で買収したことが明らかになった。
  • DeepScaleの技術「SqueezeNAS」 とは
  • DeepScaleの開発活動を”patみる”
    DeepScale技術開発は、創業者Forrest Iandola氏が2017年から行われたと推測される。
  • DeepScaleの技術内容を ”patみる”
    DeepScale技術とは、自律走行制御システムの技術である。
    異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する技術。
    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。

2019年10月にテスラ社は、DeepScaleを M&A で買収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。

DeepScaleの技術「SqueezeNAS」 とは

SqueezeNAS

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の技術開発活動を”patみる”

「 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。

DeepScale技術開発は、創業者Forrest Iandola氏が2017年から行われたと推測される。

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~

DeepScaleの技術内容を ”pat見”

DeepScale技術とは、自律走行制御システムの技術である。

異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する技術。

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

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