aws-recipe-user こんにちは、ナレコム繁松です。
今日は、AWS DeepRacerについて書いていきます。
この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する[Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2018]の8日目の記事になります。
DeepRacerとは
DeepRacerは自律的な1/18スケールのレースカーで、強化学習（RL：Reinforcement learning）と呼ばれる機械学習技術を、開発者がハンズオンで学習でき、実践的に体験できます。
また、Amazon Sagemakerで作成したモデルをクラウドベースの3Dレーシングシミュレータでトレーニングすることができます。
簡単に説明すると、、AIで自動運転するラジコン！です。
ただ、自動運転が目的ではなくSageMakerなどを使用して強化学習について学ぶエンジニアを増やすことが目的みたいですね。
発売日は2019年3月6日で、定価399ドルですが現在は249ドルで[販売]されてます。
※日本での販売は未定です。
写真を見るとカメラが付いている方が後ろに見えますが、、、
になります！
以下YouTubeのリンクです。
http://www.youtube.com/watch?v=lRGSHtHtcrk
http://www.youtube.com/watch?v=jD0Z9D9Y0Sc
実機
実機にもかなり力を入れていますね！
本体 モンスタートラックシャシーを搭載した 1/18 scale 4WD
CPU Intel Atom™プロセッサ
メモリ 4GB RAM
ストレージ 32GB（拡張可能）
WI-FI 802.11ac
カメラ MP4カメラ MJPEG
ソフトウェア Ubuntu OS 16.04.3 LTS, Intel® OpenVINO™ toolkit, ROS Kinetic
バッテリー 7.4V / 1100mAh(リチウムポリマー)
COMPUTE BATTERY 13600mAh USB-C PD
ポート USB-A x4、USB-C x1、マイクロUSB x1、HDMI x1
センサ モーションセンサ、ジャイロスコープ
シミュレータ解説
Amazon SageMakerでモデルを作成し、AWS DeepRacerコンソールと3Dレーシングシミュレータのトラック上で簡単にトレーニング、テストの繰り返しを実行できます。
ソフトウェア環境、トレーニング環境、シミュレータなどの設定は必要なく、AWS Cloudでホストされている統合シミュレーション環境と強化学習プラットフォームを使用できます。
モデルを構築するには、基本的なPythonプログラミングスキルが必須です。
シミュレーターでモデルのトライ＆エラーを強化学習で行い、正確な運転を学習させリーグへの出場を目指していきたいですね。
リーグ
re:Invent2018 でAmazon DeepRacerを使った初の大会AWS DeepRacer League 2018 Seasonが開催されました。
内容は機械学習を利用してコース上に設置された点線をトレースし、スピードを競うタイムアタックです。
優勝者には賞金も出てます！
2019年からはリーグも開催され、結果を残せばre:Invent2019 で行われるチャンピオンシップに進出することができます。
リーグは、ロンドン、東京、シドニー、シンガポール、ニューヨークなど世界各地のAWSサミットで行われるそうです。
予選はシミュレーションで行い、上位10位が実機を使用したレースに参加できます。
感想
はやく実機を触ってみたいです。日本での発売が楽しみですね。
re:Invent2018に参加した人はすでに実機を入手している人もいるみたいですね。
リーグ勝ち残りチャンピオンシップ出場を目標に、DeepRacerを触っていきたいと思います。
明日の記事もお楽しみに！
