コーナーにより推測された。買収したことが明らかになった。Iandola氏が2017年から行われたと推測される。”patみる”DeepScale技術とは、自律走行制御システムの技術である。異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する技術。実用場面では、テスト走行で得られたデータを使ってAI学習する際に、実際に走行してはいないシーンを想定した学習ができる点が優れているというもの。テスト走行の走行距離を効率化して、学習能力を高めることができる技術といえる。買収したことが明らかになった。自動運転車向けの知覚システムの開発を手掛けている」(主典;Forbes)と記事を掲載している。SqueezeNASこのyoutube動画によれば、セマンティックセグメンテーションを高速化する高速ニューラルアーキテクチャ検索であると説明されている。SqueezeNAS技術のベースは、ハードウエアアーキテクチャーのようである。安いCPUでも高速にリアルタイムにAI処理できることは、高額化して実用レベルにできていない現在の課題を考えると、重要なコストダウンの技術といえる。」とは、具体的にどのような技術なのか、いつから開発されたものなのかについて、特許情報を調べてみた結果をレポートする。Iandola氏が2017年から行われたと推測される。本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)未公開分の出願を推定はしていない。母集団=「出願人・権利者;”DeepScale”」で検索した。1)調査日;2020/1/212)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。”patみる”DeepScale技術とは、自律走行制御システムの技術である。異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する技術。実用場面では、テスト走行で得られたデータを使ってAI学習する際に、実際に走行してはいないシーンを想定した学習ができる点が優れているというもの。テスト走行の走行距離を効率化して、学習能力を高めることができる技術といえる。詳細は、抽出された2件の特許番号の内容をご確認ください。サモン機能を搭載したクルマをすでに開発済みである。スマートフォンのアプリ経由で無人状態のクルマを自分の所まで呼べる機能。無人走行になり、かつ、駐車スペースから自律走行させて、自分のところまで走行させる完全自動運転になる技術で、テスラ社が先行して開発した機能といえる。サモン機能がテスラ社が他社より先行していると分析したレポートを2019年6月に発行したものが以下である。サモン機能の特許この機能の特徴は、アプリで車を呼べばくるところ。実現するに必要な技術には、アプリソフトウエア+駐車スペースからの脱出+無人での自律走行技術+地図情報を使ったナビゲーション、などなど、多くの技術が揃わないと実現しないように思う。テスラの特許出願する技術とはどのようなものがあるのだろうか?特許を調べてみた。調査の結果、つい最近公開された1件の特許が発見された。1件だけしか発見できなかったともいえる。ポイントサイトとは、最近公開されたばかりということ。この後、詳しく説明する。そのTesra社のパテントマップは次のようになっている。本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)母集団=「出願人・権利者;”Tesla”」×「全文;”Summon”」で検索した。1)調査日;2020/1/122)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。2019/0391587のみ。(つい最近)に公開されたものなので、この機能の特許出願が今後公開され増えていく可能性を秘めている。サモン機能について書かれている。特許権化の行方は、審査前であることなど不明であるが、この機能を意識して開発していることが伺えた。今後公開される特許公報などに注目しておくことにする。オートパイロット機能を搭載したクルマをすでに開発済みである。この機能は、車線変更を提案しステアリング操作を行う機能。商用化済なのは、テスラ以外に日産自動車くらいではないかと思われ、テスラ社が先行して開発した機能といえる。詳細は、以下のレポートを参照してください。テスラ社の全体から見ると少ない傾向にあることが分かった。詳細は、以下のレポートを参照してください。オートパイロット機能の技術開発の動きをみてみた。「特許情報でみる技術開発の動き」コーナーについての解説テスラ(Tesra)社のパテントマップによれば、2017年あたりから開発が行われ、今後、増やす傾向があることが分かった。母集団=「出願人・権利者;”Tesla”」×「全文;”autopilot”」で検索した。1)調査日;2020/1/122)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。LogicとはイギリスのOxfordに拠点を置くスタートアップ企業。Logic」のホームページ。」(模倣学習)を使った自動運転技術を2017年から開発してきたことが以下のように説明されている。learning」(模倣学習)模倣学習とは、人などの動きを真似る学習方法のこと。demonstrations」など、類似の用語が存在する。「模倣学習」と掲載する日本のメディアが多いが、調べた結果、世の中で使われる類義語が様々(技術名、分類名、など)存在することが分かった。(IL)調査条件(検索式)上記の類義語のいずれかを特許公報(全文)のどこかに記載している公報を抽出。LOGICの抽出公報;1件が発見された。US,WOに出願済みのファミリー1件。SYSTEM因みに、本特許出願の模倣学習の記載は、参考までに、引用しお知らせします。提携Waymo社*PBT技術DeepMind社の協力を得て、Waymoは、自動運転の強化学習を、より効率化する。その技術がPBT技術である。Trainingの略で、機械学習の強化学習の訓練手法。開発するWaymoと人工知能(AI)を開発するDeepMindが協力し、自動運転のAI技術の開発を加速させようとしている。PBTによる訓練手法は、複数のニューラルネットワークを競わせ、より効率的に実施するタスクを残していく、自然淘汰させていく手法といえる。見る技術保有PBT技術について特許出願を調査した。(調査日;2019年12月23日)【結果】2件の特許出願が発見された。出願(開発)時期は、2018年~2019年で最近である。特許動向Veoneerの特許情報でみる技術開発の動きとは開発スタートは2011年Veoneerの技術開発は、スウェーデンの開発拠点と米国にもある模様。)からの出願も多くある。開発が活発化したのは、2016年から米国特許出願で見ると、以下マップのような出願推移であり、2013年から開始され、2016年から活発になり、現在も増加傾向にあり、技術開発がより活発になってきていることが分かる。条件1)調査日;2019/10/112)対象国;米国特許の出願が対象。3)開発年=出願年とした。優先権出願は優先日でカウントした。技術には、LiDAR、車両の運転を支援する運転支援装置、など、自動運転車に関わる技術がほとんど。参考)Veoneerの企業全体の調査結果は、以下を参照ください。自動車が衝突しそうな時に、車を停止させようとする機能のことです。技術的には、衝突する対象物をセンサーで検知し、速度や距離を考慮して、衝突の恐れがあると判断した際に、自動的にブレーキが作動させる。