人工知能のディープラーニングが 自動運転を革新的に前進させる

出身地である中国で育った幼少期からミニカーやプラモデルを集めるほどの車好きで、将来は自動車作りに携わりたいという夢を持っていました。

大学に入学後は、当時、飛躍的に技術が進歩していた人工知能の深層学習 (ディープラーニング) に関する研究を行っており、自動車作りに携わるという私の夢はさらに実現に向けて近づきました。というのも、ADAS (先進運転支援システム) やAD (自動運転) は、人工知能の技術抜きには決して実現できないものだからです。

現在、私が開発を担当している車載ツールは、自動車に搭載されたカメラの画像を演算処理し、人間や道路の車線などを認識させるネットワークを推論するツールです。 このツールにより、SoCを制御するコマンドリストを自動的に生成することができ、ADAS・AD向けのネットワークをルネサス製品に展開する時間を短縮し、開発効率の向上や早期市場投入に貢献することができます。

組込みソフトウェアエンジニアである私の仕事の大きな特徴は、最終的なハードウェアを含めた部分を海外のチームと共同で仕事を進めるところにあります。ルネサスにはインドや中国、ドイツをはじめとするヨーロッパ諸国など、世界各国に自社の開発拠点やパートナー企業のチームが存在します。

世界各国の方たちとコミュニケーションを取るときに大切なのは、お互いの国の文化を尊重するということです。特に意識しなくてはいけないのは、仕事に対する意識についてです。私自身は日本で働いている中国人であるため日本流の働き方には慣れていますが、ヨーロッパなどではバカンスで1カ月近くの長い休暇を取る習慣のある国があります。そのため、仕事のスケジュールを立てるときにはそのことを頭に入れておかないと、進捗に影響が生じてしまいます。

日本語、英語、中国語の通じるトリリンガルの技術者としてグローバルに働くには、言葉の壁ももちろんのこと、こうした文化の壁をも理解する必要があるのです。

人工知能の技術に関しては情報が常に更新されているため、顧客の要求をより理解するためには、最新の論文を読み込むなどの学習を通じて自分の知識を深める必要があります。

現在、私はカメラに関する技術を担当していますが、今後、自動運転の技術が進歩するにつれ、レーダーやセンサなどの技術に関する知識も深めていき、スペシャリストとしての価値を高めていきたいです。

この仕事に携わるようになり、子どものころから抱いてきた車好きの思いは、ますます強まっています。車載システムが運転のすべてを行い、人間が関与しない自動運転の段階を「レベル5」といいますが、私は自分が生きているうちにそれが実現する日が必ず来ると信じて今の仕事に臨んでいます。

脚注
※1 人工知能の深層学習
標識を認識したり、電柱と人間を区別したりするなど、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ。