AIモデルの量産化を加速するNeural Net Coderの革新

AIモデルの量産化を実現するNeural Net Coder

自動運転車や電気自動車の開発において、AI技術の導入はますます重要性を増しています。そこで、dSPACEが開発した『Neural Net Coder』が注目を集めています。この革新的なツールは、組込みシステムにおいてニューラルネットワークを統合し、AIモデルの量産を加速するための強力なソリューションです。

Neural Net Coderの機能と利点

Neural Net Coderは、既存のAIモデルから量産に用いるCコードを自動生成するという特長を持っています。このプロセスは、学習環境に依存せずに行われるため、開発者は、手動実装の煩わしさから解放され、プロジェクトに集中できます。これによって、開発の早い段階でフィードバックを受け取れることも大きな利点となります。

具体的にいえば、Neural Net Coderによって生成されるCコードは、実行時の挙動が予測可能で、MISRAガイドラインに準拠したものです。このことは、特にセーフティクリティカルなアプリケーションにおいて重要で、開発者はコードが安全であることを確信しやすくなります。

また、Neural Net Coderには強力な検証機能が統合されており、バックトゥバックテストを自動で実施することで、生成されたコードがオリジナルのニューラルネットワークと同等の機能を持つことを保証します。これにより、安全性や透明性が確保され、開発プロセスにおけるリスクを大幅に軽減できます。

性能とリソースの最適化

Neural Net Coderは、学習を実施した後にも最適化が可能です。これにより、開発者は再学習を行うことなく、メモリや計算リソースを削減できます。さまざまなハードウェアプラットフォームに適応可能な性能、リソース、モデルの精度のバランスを迅速かつ高次元で調整することができるのです。

開発プロセスにおいては、早い段階で実行時間やメモリ使用量を見積もることができるため、AIプロジェクト全体の反復回数とプロジェクト負荷を軽減でき、開発期間の短縮にも寄与します。たとえば、バッテリーの状態を計測するシステムや、直接測定が困難な状態を間接的に計測するための仮想センサーなど、多岐にわたる応用が期待されています。

dSPACEの信頼性

dSPACEは、コネクテッドカー、自動運転車両、電気自動車などを開発するためのシミュレーションと妥当性確認のソリューションを提供するグローバル企業です。彼らのエンドトゥエンドのソリューションは、業界の要件を満たすために設計されており、自動車製造業界だけでなく、航空宇宙や産業オートメーションなど、さまざまな分野でのプロジェクトにも使用されています。

さらに、dSPACEは日本国内にも拠点を持ち、プロジェクトセンターを通じてさまざまな企業と協力し、現場での知見と経験を活かしています。これにより、顧客は dSPACE の豊富な製品ポートフォリオを活用し、シミュレーションや妥当性確認からエンジニアリング、コンサルティングサービス、トレーニングやサポートまでカバーすることができます。