つくば走行実験

産業総合技術研究所つくば北サイトにて，
先進モビリティとの無人バスプロジェクト，走行実験に参加しました．
天気は良いのですが，いわゆる筑波颪（つくばおろし）でとにかく寒い．
この時期，筑波での実験，寒さが厳しいのは長年知っており，対策はしていましたが，やっぱり寒い．

障害物回避アルゴリズム，オフライン検証用のデータ取りについて，打ち合わせ．
そして走行実験の視察です．



これまで，現車を見ていなかったのでイメージが沸きました．



光学センサやレーダーセンサなど．車両全体は大人の事情で非公開．
車両を沖縄に送ってしまうので2月末までにあと２，３回来て確認作業をしなくてはいけません．
というか，最初から沖縄で実験がしたいです．

NVIDIA Deep Learning Institute 2017 参加

Graphics Processing Unit（グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU）のリーディングカンパニーNVIDIA主催の
『NVIDIA Deep Learning Institute 2017』
に参加してきました．
　
最近何かと話題になっている人工知能（Artificial Intelligence; AI）の中核となる技術であるディープラーニング（Deep Learning：深層学習）に強力なGPUエンジンを活用するための最新動向を調査してきました．

最新の応用・研究事例を紹介した基調講演と今回一番の目的，持参したPCで実際にディープラーニングをGPUで処理するためのスタートアップとなる以下のハンズオン・トレーニング
「DIGITS で始めるディープラーニング画像分類」
「DIGITS による物体検出入門」
に参加してきました．
今回，先進モビリティ（株），ソフトバンクドライブと進めている無人運転バスに使用するNVIDIAのGPUハードウェア（Drive PX2)に対応する勉強のためNVIDIAより招待していただきました．



今最も活気のある分野であり，企業，業界であることは会場からも感じられます．



GPUを搭載しないPCでもトレーニングが可能なようにクラウド上のGPUに接続してブラウザ上で行いました．
Caffe（Deep Learningフレームワーク）に対応した，NVIDIA社が作った開発ツール『DIGITS』はリアルタイムで学習状況がモニタリングでき，使いやすく良くてきています．

↓訓練用画像データから鯨の顔を学習しています．



トレーニング終了後は修了認定証をもらえました．何の効力も無いですが，こういうのはちょっとうれしいですね．



これでGPUを使った深層学習はマスターした...
とは言えません。
GitHubとかオープンソースが広まっていて便利になりましたが、結局は個別の研究用途のためにそれなりのコーディングは必要、ハードへの実装、リアルタイム処理など実用までのハードルは高いですね。

KANEKO

機械学会，交通・物流部門第5回広報・出版委員会

14,15日とセンター試験業務（入試担当で時間の拘束と緊張感はかなりの負担です．）が終わり，身体が休まらないまま，本日は東京出張．信濃町の日本機械学会 会議室にて，交通・物流部門第5回広報・出版委員会に自動車技術委員会より出席です．
3月学会誌に添付されるニュースレター記事の読み上げ確認（本委員会では最も重要な作業）でした．
交通・物流分野における以下の技術委員会よりトピックスを取り上げ記事にします．
・自動車技術委員会
・鉄道技術委員会
・航空宇宙技術委員会
・船舶技術委員会
・昇降機・遊戯施設技術委員会


移動中，会議中も研究室卒研生からは原稿の添削依頼がランダムに送られてきます．

大学教員（私学）の仕事とは
大学の講義や教育，大学運営業務，研究など大学での業務だけでなく，研究成果発表，学会活動（各種委員会業務，講習会，論文校閲など）他，無償の社会貢献活動などなどが必要だと思っています．
＊ただしすべての教員がそれを行ってはいない・・・．

未だに学生が休みの時は休暇だと思われている時があります．

という，言い訳で卒研生には添削の返信が遅れることは許して欲しい．

大学案内，研究風景撮影

本日，次年度の大学案内の撮影が行われました．
本学科では比較的大型で特色のあるの施設としてドライビングシミュレータをメインに撮影しました．
普段の研究風景を・・・と．
ちょっとした小芝居を演じる学生．
卒研概要〆切直前の切羽詰まった中，協力してもらいました．

ちなみにDSの稼働中はこんなに近づいてはいけません．