調子が良かったせいで、ずるずるやってしまって。プライベートでやってる分はお金かからなくなってきたんですけど、最初はそもそも機械学習とか強化学習とか自体も、勉強しながらだったんで、効率よくモデル作るのができないので。試行錯誤しながらやらなきゃいけないから、その分トレーニングの時間も長くなって。阿蘓「死んでくモデルをいっぱい作ったんですね。大野「そう、死んでくモデルを物凄くたくさん...。笑その屍の上に、良い記録が出ていたという。屍にもたくさんお金がかかっていました。」(屍モデルについて楽しそうに話してくださる大野さん)阿蘓「コンソールが始まって、ランクが出るじゃないですか。Fumiakiっていう日本人っぽい人がいて、そもそも誰か分からなかったんですけど、誰かいるぞっていう話をDeep4Drive内でもしていて、この人が東京大会出てくるとやばいぞって。会社で2月から勉強会を始めてて、名目上、社内で月一回レースをやっていたんです。それ自体は、notebookのevaluationを例えば5回とか走らせると、ラップタイムが出てきて、そのラップタイムを競うという感じで。自分のnotebookのevaluationした結果のリストを事務局に出して、最後にみんなで集まって、お前が一番速かったぞって。結果発表の場だけにみんな集まるという。結果発表して、みんながそれぞれ一ヵ月間こういう工夫しましたみたいなのをパワポとかで資料にまとめて、上位3~4人とかが、その資料を発表していた。結果発表と、ノウハウの共有みたいなのをやっていました。時に思ったのが、DNPさん結構上位三名だけやたら速くて、他のアカウントとの差が結構ありましたよね。大野「たしかにありましたね。僕も三日間全部行ってたんですけど、初日にうちのメンバーがかなりいいタイム、7秒台のタイム出してて、僕が最初走らせた時は9秒6とかだったんで。モデルを元々幾つか用意していたので、一番最初は物凄く安全に走るモデル、実機で綺麗に走れるモデルを試してみて。綺麗に走ったのは走ったんですけど、タイムはそこそこだったっていう。阿蘓「9秒台だと速い方ですよね。大野「9秒でもそこそこ走った方なんですけど、他のメンバーがいきなり物凄いタイム出してて。TVの取材を物凄く来てて、僕はその取材の後ろに映りこんでるって状態だったんですよね。各国レースで大会の様子を伝えるため、AWSが製作している。あと何時間トレーニングしたのかとか。トレーニングさせすぎると、逆に走んなくなったりとかしていたので、モデル幾つか作ってみて、当時の感覚だと、8時間くらいトレーニングしたモデルが一番良くって、10時間以上トレーニングしたモデルだと逆にキコキコ動いちゃって、あんまよく走んないみたいな話をしてました。阿蘓「Deep4Driveでも同じくらいだと思う。最初に気づいたのが、5回Evaluationできるじゃないですか、最初の5回100%通ったんで、これいいやと思ったら全然走らなかったりして、あれ?と思ってEvaluation何回かやると、2回目とか3回目とかで極端に落ちることがあったんですよね。それで、あれ、実は全然モデルって、精度よく走ってないなと気づいて、6時間くらいのトレーニングで収めてたのを、安定するようにして、ようやく7秒台切れるモデルになったって感じでしたね。大野「他には二日目にトレーニングし直したものを走らせたのと、あと、タイム出すためにスロットルをどこで上げるか調整してましたね。僕はスロットルの操作がタイムに大きく影響すると思っていて、直線入る前にタブレットのボタン連打して、スピード上げて、カーブ入る前にうまいことスピード落としてモデルがちゃんと認識できる速度にする、みたいな勝負になっちゃってたと思うんです。バーチャルレースだとそういうのがないんですけど、実機のレースだとそういう要素があったのかなと思っていて。阿蘓「僕らの戦略はどっちかというと、タブレットって通信遅れとかあるじゃないですか。押しても戻らなかったりしてまどろっこしいなと思って、とりあえず最高速で一番安定して走れるものでずーーーーとやって、良いタイムを待つみたいのをやってました。減速、加速みたいなのをやってなくて...。やった方が良かったのかな。大野「僕はめっちゃやってました。両方「笑」(実機レースではタブレットを使い、1~100の数値でスピード調整ができる。)大野「僕はそれでタイム伸ばしてきたようなもんなんで。後から1位になったSolaの話とかを聞いても、最初はあんまり動かしてないって言ってたんですけど。最後の方はやってたのかな。最後の一周の直線とか。そこのテクニックだけでタイム伸びるとかっていう話になると、自動運転とはなんだという話になると思うんですけど。阿蘓「最後はマニュアルで伸ばすっていう。笑」(最後はDNPの3人が表彰台独占。Deep4Driveは4位以下と完敗でした。大野「やってましたね。僕は結局東京サミットでは2位だったので、別にラスベガス行ける権利もなく。5月のバーチャルレースでも二位だったんですよ。これなかなか取れないなって。Torakkuをやってて、そこでうまいこと一位になれたというべきか。Torakkuが一番参加者が少ない大会だったかなと思っていて。Torakkuは、鈴鹿サーキットからインスパイアされたレイアウトをしている。DeepRacer)「その時DeepRacerのSlackコミュニティにも入っていて、周りの様子も聞いてたんですけど、5月で一位だったKarlっていう選手がめちゃくちゃ速いんです。5月の大会とかも彼が一位で、6月は僕が勝ったんですけど、その後の7月8月9月とかも全部彼が勝ってるんですよ。6月の後半あたりに彼がバケーションかなんかで休んでたんですけど、事前に作ったモデルでやってたらしくて。Track...参加者572。大野「少ないんですよね。大野「最後凄かったですよね。最後の方、途中でたしか、AWSさんが学生向けのeプログラムを始めて、そこから一気にニーズが上がりましたね。阿蘓「最後は2000ぐらいですね。阿蘓「たしかに学生個人でやるって言ったら、お金足りないですもんね。10万とかいっちゃうんで。大野「準備はしていました。実機はないっちゃないんですけど、オープンにするイベントを開くんだったらAWSさんとしては貸してくれるって話があったので、ラスベガスへ行くっていう日本人のメンバーが他にもいたんで、その人達とかにも声をかけて、ラスベガス行く前の試走会をやろうみたいなのがあって。まあ発表されてるコースって新しいコースが11月くらいに発表されたんですけど、そのコースは作ってなくて、どうしようってなって。10m×10mのビニールの物凄い雑なのを作ったんです。」(提供:大野史暁)大野「もうこーいうレベルで。養生シートの上にテープ貼って。だいたいこんな形だろうと。正確な寸法は出てなかったのでなんとなくなんですけど、バーチャル上のコースの長さとかの比率で、2018のコースよりこれくらい大きいだろうっていうので作って、それで会社の方で試走会をしてました。怖いのが、作ったモデルが全然走らないってことだったんで、あんなコースでも多少走ったモデルだったら、きっと現地の綺麗なコースだったらもっと走れるだろうという確認を取ったりしてました。」なかがき前半ではDeepRacerを2月に始めてから、6月の東京大会、その前後のことについてお届けしました。@wataponf1_ukダウンロード#インタビュー#自動運転#モビリティこの記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか?気軽にクリエイターを支援できます。私たちはモビリティ分野でのオープンイノベーションを通じ、技術者を育成するコミュニティです。ビジネスの枠を超えた自由な発想こそがモビリティの新しい付加価値を創造するのでは。「モビリティの未来を、オープンイノベーションで」を理念に、50名以上のエンジニアと共に、複数プロジェクトを実行しています。Hub設立のお知らせ。クリエイターへのお問合せnoteカイゼン目安箱クリエイターの。