Nano」を利用したNVIDIAチームが「ストック」カー部門で1位を獲得。高額の予算を使った車両が認められている「無制限」部門で、1位と2位のロボットカーに「Jetson」が利用されていたことを同社のブログで明かした。カー、声援を送る観客、ハイタッチするピットクルー。ムーブメントの中心地になっている。JetRacerの写真2019年9月のある日曜日。レースのために数百人の愛好家が集った。レースには学生や電子工作ファンだけでなく、AmazonやGoogle、Microsoft、NVIDIAといったテクノロジー企業の社員も、週末の楽しみのために集まってきた。ネットワークに調整を施している。Nano」は自律運転領域への飛躍的なパフォーマンス向上を実現する。Nanoに乗り換えた。Piを使う参加者が多かったにもかかわらずだ。開発者キットそしてNVIDIAのチームは「ストック」カー部門で1位を獲得。高額の予算を使った車両が認められている「無制限」部門では、1位と2位のロボットカーにも「Jetson」シリーズが搭載されていた。ロボットカーレースは、フルサイズの自律走行車分野の代理戦争なのです」と述べた。アンダーソン氏によると、世界全体のロボットレースコミュニティには、40か国から10,000人以上のユーザーが参加しているという。最近に入ってレースの状況は大きく変わった。Nanoによるディープラーニングを導入することで、屋内コースを一周するラップタイムが12秒から約6秒にまで縮んだからだ。AIが選ばれる理由には、AIアプリケーションのパフォーマンスを高めることができるという点もある。パフォーマンスが向上することでディープラーニングによるモデルの最適化や推論の高速化を行うことが可能なのだ。ライブラリなど、スーパーコンピューターで使われているものと同一のAIフレームワークを活用する。PyTorchは、あらゆる種類のボットに視覚と会話能力を与えることができる。プロジェクトのJetRacerは、AIを使ったレースに向けた最初の足がかりを提供している。含むJetRacerカーの部品を入手して、組み立てを始めてみよう。部品のリストと組み立て方法はGitHubで公開されている。フレームワークが組み込まれている。JetCardでセットアップを構成したら、Pythonを使ったAIプロジェクトの開発をWebブラウザから開始できる。レースは初めの一歩に過ぎない。IoTといったあらゆる領域で活躍する可能性を秘めている。Nanoを使うことで、ユーザーは想像力の及ぶ限りどのような領域に向けてもAI開発を開始できる。Jetsonコミュニティで開発が進められているプロジェクトの一覧は、下のリンクから確認できる。横浜出身、1998年生まれの20歳。現在はロボットスタートでアルバイトをしながらプログラムを学んでいる。好きなロボットは、AnkiやCOZMO、Sotaなどのコミュニケーションロボット。