自動運転システムの人工知能(AI)基盤には高品質な教師データが大量に必要となりますが、従来のような労働集約型の教師データ作成方法では、教師データの不足や品質の問題により自動運転AIの研究開発が進まないという課題がありました。 この情報へのアクセスはメンバーに限定されています。ログインしてください。メンバー登録は下記リンクをクリックしてください。
東京大学大学院情報理工学系研究科の加藤真平准教授は、自動運転AIの開発に不可欠な教師データ作成のための3次元アノテーションツール「Automan」をFastLabel株式会社、株式会社Human Dataware Lab.と共同で開発し、2022年1月21日にオープンソースとして公開しました。「Automan」は従来、単一機能として設計することが一般的であった3次元アノテーションを自動運転システム全体のContinuous Integration / Continuous Delivery(CI/CD)(注1)に組み込むことができるインターフェースを持ち、ウェブブラウザ等のアプリケーションを用いて誰でも無償で利用できることで、自動運転の領域においてAIの研究開発の加速が期待できます。