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２０２３年１２月１２日— AIを基にする映像認識ソフトウェア‘SVNet’の開発スタートアップ、ストラドビジョン(CEO 金ジュナン)のジャックシム(Jack Sim)最高技術責任者(CTO)が１２月６日から８日まで米国ミシガン州で開かれたTech.AD USA 2023で革新的なディープラーニング開発方法を公開した。

Tech.AD USA 2023は、’自動運転技術レベル３からXまで’をテーマにしたが、ストラドビジョンは、’Teacher-Student学習とスプリントを用いた、効率的なディープラーニング開発および3D認識システムにおける研究結果’を発表した。

ジャックシムCTOは、Teacher-Student学習とスプリントを活かした、様々なディープラーニング開発における効率的なソフトウェア開発プロセスを公開した。その方法により、正確性と速度を一緒に改善し、製品開発期間を最大５０％まで画期的に短縮することができとのことである。

ストラドビジョンは、この方法を活かしてAR(Augmented Reality)製品であるImmersiView™の開発に成功した。ジャックシムCTOは、このアプローチは、開発タスク毎の従属構造を分離し、それぞれのTeacher Networkを学習して正確度を上げてから、統合されたStudent Networkを用いて複数の開発タスクの学習が同時にできると述べた。

ストラドビジョンジャックシムCTOは、「ストラドビジョンは、一定の推論速度を維持しながら正確度を最適化するため、初期スプリントでStudentネットワークにNeural Architecture Search(NAS)を適用し、残りのスプリントでは、アーキテクチャを修正した。」と言い、「この効率的なプロセスを用いてから、３カ月で最初のプロトタイプが出来上がり、その後、毎月ソフトウェアのリリースができた。」と語り、ストラドビジョンの迅速な製品リリース速度について説明した。

また、この方法は、Multi-Model 3D認識システムに適用されたが、トレーニング中、多くのセンサー入力を処理するのに、優れた適応性と効率性が証明された。これについてジャックシムCTOは、この方式が、我々の学習過程で多様なセンサー入力における適応性があり、効果があるので、包括的で正確な認識を保証すると強調した。

ストラドビジョンジャックシムCTOは、「今回の研究で自動運転システムのMulti-Modal認識分野を発展させ、未来の自動車技術に役に立つことが期待される。ストラドビジョンのディープラーニング開発方法がどれほど重要なのか、その役割の重要性における、良い例えとなった。」と言った。

一方、ストラドビジョンは、ディープラーニングベースのビジョン認識技術を先導しながら、業界に効率的な開発プロセスにおける標準を提示している。