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人工知能学会全国大会(JSAI2019)でスポンサー&発表しました

行灯Labo学会AI
June 17, 2019

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※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。
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2019年6月4日から7日にて新潟で開催された第33回人工知能学会全国大会にてプラチナスポンサー&ブース出展&インダストリアルセッションで発表をして来ました!

弊社からはCTOの岩田とモビリティ研究開発グループのメンバー5人で参加してきました。企業の参加者が多く、産業界からこの分野への注目の高さを感じました。

JapanTaxiブース

ブースには150人以上の方に立ち寄って頂き、JapanTaxi Data Platformタクシーの配車支援システムの紹介をしました。大学の先生や企業の方にデータ提供の相談や、学生の方からは採用やインターンに関する問い合わせがあり、有意義な会になりました。

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発表 「JapanTaxiにおけるAI活用事例」

インダストリアルセッションで登壇させて頂きました。これらの事例について紹介しました。

  • JapanTaxiアプリのお迎え時間予測
  • ドライブレコーダーの映像分析 〜ガソリンスタンドの料金〜
  • ドライブレコーダーの映像分析 〜車線と自車位置〜

最初の事例は機械翻訳で用いられるAttentionを到着時間予測に応用した話、後半の2つはJapanTaxi Data PlatformのPJで行なっているOCRと白線認識に関する発表でした。

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個人的に面白かった研究

聴講させて頂いた発表の中から面白かった発表を紹介します。なお予稿集はこちらからダウンロードできます。

オンデマンド交通システムのための階層的車両配置最適化

西智樹ら (豊田中央研究所)

タクシーなどの車両配置の最適化計算を高速化する研究。エリアごとに区切る階層的な処理は、タクシードライバーの好みや営業所の位置による傾向があるため合理的に感じました。

ニューラルネットに基づく時間変化するアトリビューション抽出手法Time-Smoothgrad の提案

切通恵介ら (NTTコミュニケーションズ株式会社)

IoTセンサーの時系列データならではの置かれている仮定が興味深かったです。実問題に対してシンプルな手法で解いていてスマートに感じました。弊社でもタクシーから様々なセンサーデータを拾っており異常検知などで応用できそうです。

最後に

弊社では画像処理やデータサイエンス領域のエンジニアを積極採用しています!興味がありましたらご連絡下さい!

機械学習/アルゴリズム開発エンジニアの募集

また、企業や大学向けにタクシーで取得できるデータの提供をしております。お問い合わせはこちらより受け付けています。お気軽にご連絡下さい!

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※本記事は Mobility Technologies の前身である JapanTaxi 時代に公開していたもので、記事中での会社やサービスに関する記述は公開当時のものです。

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