2020年7月～2020年12月末に開催された、経済産業省およびNEDOが主催し、当社もその企画、運営、審査に関わった第4回AIエッジコンテストの表彰式が2021年2月13日にオンラインで行われました。
コンテストの結果は、処理速度の速い順から3チームがベスト性能部門エクストリームエッジ賞に、また処理速度では及ばなかったものの独自性やレポートの内容・質に優れた3チームがアイデア賞に選出されました。
(投稿: 37チーム、最終成果物提出: 14チーム)
ベスト性能部門エクストリームエッジ賞
第1位 Team ABC1
第2位 Team Yurara
第3位 Team Vertical_Beach
アイデア賞
・ymym
・Team RSK
・s.yamashita
表彰式では各受賞チームが10分程度のプレゼンテーションを行い、各自の工夫点や苦労した点、高速化のポイントなどをお話しいただきました。
ステアリングコミッティ審査ワーキンググループのソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社Distinguished Engineerの松本様から、以下の総評がありました。
- 今回Ultra96ボードという比較的安価な環境にもかかわらず1秒間に100枚を超える推論処理時間を達成したチームもあり、上位の実装については、組み込みシステムとして競争力があるものが見受けられた
- 第2回に比べ精度を高めに設定したが、第2回(15件)に近い14件もの応募をいただいた
- ほとんどの応募がキチンと動作再現する設計データとしてリリースされており、引き続き応募者のレベルが非常に高かった
また、ステアリングコミッティ委員長の加藤 東京大学准教授とアドバイザリコミッティ委員長の金出 カーネギーメロン大学教授からは、レベルの高さに感心するとともに、ハードウエア技術の発展やこういったコンテストを通じた日本の技術力の向上を期待するお声をいただきました。
2018年11月に始まったAIエッジコンテスト(当社は第2回より参画)は、
第1回: 物体検出およびセグメンテーションをテーマとしたアルゴリズムの精度
第2回: 物体検出のアルゴリズムの作成とハードウエア(FPGA)への実装
第3回: 物体を検出し、その物体を追跡するアルゴリズムの認識精度
第4回: ピクセルレベルで物体に対応する領域を分割する(セマンティックセグメンテーション)アルゴリズムの作成とハードウエア(FPGA)への実装
と回を重ね、車両前方カメラ画像をもとにした物体検出・分類・追跡に関して、アルゴリズムなどのソフトウエアの精度だけでなく、ハードウエアへの実装とその処理性能についてもコンテストを行ってきました。これにより、「革新的なAIエッジコンピューティングの実現に向けて、優れた技術・人材・アイデアを発掘し、新たな人材の当該分野への参画を促す」という本コンテストの大目的の達成が図れたのではないかと考えております。
当社が関わるAIエッジコンテストは、ここで一区切りとなりますが、当社は引き続き、AI分野における技術・アイデアの発掘・向上や人材育成という社会全体の要請に応えていくとともに、足下の困難を含めた社会課題の解決や安心安全社会の実現に貢献してまいります。
The award ceremony for the fourth AI Edge Contest was held online on February 13, 2021. The Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and NEDO organized this Contest from July 2020 to the end of December 2020, in which we were involved for the planning, operation and screening
Three teams received the Extreme Edge Award in the order of processing speed in the Best Performance Category, and three teams received the Idea Award for their originality and the content and quality of their reports, even though their speeds were not as fast as those of the Extreme Edge Award winners.
(Posted by 37 teams, Final Deliverables submitted by 14 teams)
Extreme Edge Award in the Best Performance Category
1st place Team ABC1
2nd place Team Yurara
3rd place Team Vertical_Beach
Idea Award
– ymym
– Team RSK
– s.yamashita
At the award ceremony, each award-winning team made about 10-minute presentation, and talked about their own innovations, difficulties, and points of improvement in speed.
Mr. Matsumoto, Distinguished Engineer, Sony Semiconductor Solutions Corporation, a member of Examination Working Group, Steering Committee, commented as follows.
- Despite using the relatively low cost of the Ultra96 board, the top implementations were competitive as embedded systems as is exemplified by the fact that one team achieved inference processing speed of over 100 fps (frames per second).
- Although the accuracy level was set higher than that of the second contest, there were 14 submissions, close to that of the second contest (15 submissions).
- Most of the submissions were released as design data that could be reproduced properly, and the level of the entrants continued to be very high.
In addition, Dr. Kato, Associate Professor of the University of Tokyo, Chairman of the Steering Committee and Dr. Kanade, Helen Whitaker University Professor, Carnegie Mellon University, Chairman of the Advisory Committee, expressed their admiration for the high level of the competition and their hope for the development of hardware technology and the improvement of Japan’s technological capabilities through this kind of contest.
The AI Edge Contests have been conducted as follows since November 2018 (we have participated since the 2nd contest).
1st contest: Accuracy of algorithms about object detection and segmentation
2nd contest: Creation of algorithm for object detection and its implementation in hardware (FPGA)
3rd contest: Recognition accuracy of algorithm for detecting objects and tracking them
4th contest: Creation of algorithm to divide the region corresponding to an object at the pixel level (semantic segmentation) and its implementation in hardware (FPGA)
This series of contests have not only focused on the accuracy of software algorithms for object detection, classification, and tracking based on front camera images of vehicles, but also on their implementation in hardware and their processing performance. In this way, we believe that the main objective of the contests has been achieved, which is to discover excellent technologies, ideas, and human resources who will play a role in the realization of innovative AI edge computing, and to encourage new human resources to participate in the AI field.
Although the AI Edge Contest in which we are involved has come to an end, we will continue to respond to the demands of the whole society for the discovery and improvement of technologies and ideas and the development of human resources in the AI field, as well as to contribute to solving social problems including the current difficulties and realizing a safe and secure society.
