深層学習の開発は画像認識能力と判断能力で既に人間を超えており、レベル4以上の自動運転の実現には深層学習の活用が不可欠である。今回から数回にわたって米NVIDIA社の深層学習に関する最新動向や、同技術が今後自動運転にどう適用されていくかなどについて解説する。(本誌)

 本稿ではまず、自動運転で深層学習(ディープラーニング)が求められる理由を画像認識の点から説明する。続いて、特に高い認識精度を発揮するCNN(畳み込みニューラルネット)と、同技術を初めて本格的に使用して2012年の画像認識コンテスト「ImageNet」で勝利したニューラルネット「AlexNet」を例に、構成や機能、人間の視覚との類似性に関して説明する。さらに、自動運転で深層学習がどのように使用されているかを解説し、最後に最新の深層学習の技術が今後どのように適用されていくかを予測する。

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