日本の道路環境でレベル4の自動運転を実現させるソフトウェア開発に取り組むAIテクノロジーカンパニー

会社概要

日本の道路環境でレベル4の自動運転を実現させるソフトウェアの開発に取り組む、世界屈指のAIテクノロジーカンパニー。
東京を拠点とし、産業用ロボットや自動運転向けのAI開発に独自アプローチで取り組む。
2016年に東京で産業用ロボットと全自動運転車のためのインテリジェントなAIソリューションを開発するスタートアップとして創立。20カ国以上の地域から博士号保有者などのトップ技術者が集まったグローバルなメンバーで構成されている。

当社の研究部門は、ロボティクスシステムに応用するための、汎用的な学習アルゴリズムの構築を目指し、ディープニューラルモデル、強化学習アルゴリズム、生物学由来のモデル等を含む機械学習に注力。

事業内容

• 深層強化学習及び深層学習技術の研究開発
• 自律制御型各種ロボットシステムのソフトウェア、ハードウェアの研究開発
• クラウドコンピューティングシステムとAIアプリケーションの研究開発

テクノロジー

ロボットAI教育環境『ATLAS（アトラス）』
「Ascent Atlas」は、VR/ARといったヒューマンインターフェイスやシミュレーション環境、AIアルゴリズムを統合した、AIのエージェントの学習を行うためのフレームワーク。当社は、様々なタスクに対応し、より効率的でより知的なAIのトレーニングを可能にするため、アトラスを開発している。アトラスにメタ学習の研究成果を取り込むことで、手作業でのコーディングやトレーニングデータのラベル付け、コストがかさむ実世界におけるテストを劇的に減らすことが可能。また高度な遠隔操作と性能モニタリングのための、直感的に操作可能な3Dインターフェイスを開発しており、VR/ARのどちらにも使うことができる。

＜５つの特徴＞

1. 1. 深層強化学習
      アセントが開発した深層強化学習フレームワークにより、様々なアルゴリズムを適用したAIの教育が可能。
   2. 生成モデル
      AIの教育には、多種多様のデータが必要となる。当社では、必要最小限のデータから教育に必要となる膨大なデータをシミュレーション環境内で生成し、現実世界に対応可能なAIを開発。
   3. マルチモーダルセンシング
      カメラやLiDAR等、様々なセンサーデータをシミュレーション環境内に生成し、複数種類のセンサーを用いて実世界を認識可能なAIを開発。
   4. シミュレーション環境
      GAN（Generative Adversarial Network）*技術を活用し、実世界に近いリアルなシミュレーション環境を構築。
      *GANとは、2つの競合するネットワークのトレーニングを行うことで、ディープラーニングのアルゴリズムのトレーニングに必要なデータ量を大きく削減し、時間とコストを効率化するためのAI教育の手法。
   5. VRヒューマンインターフェイス
      VRを使ったヒューマンインターフェイスを用いることで、複雑なプログラミング無しで自動車の操縦方法やロボットの操作方法を教育することが可能となる。

代表者　石﨑雅之

チーフアーキテクト・共同創立者　フレッド アルメイダ

CTO　イブォ・ティモテオ（Ivo Timóteo）
情報工学を専門とし、ケンブリッジ大学博士課程でLearning complex dynamic systemsの研究に従事。その後、同大学で主任講師として教鞭を執り、人工知能分野を担当。

（同社Webサイトを基に当社編集）