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お知らせ

DeNA TechCon 2020 でオートモーティブから2ブース展示、7登壇を実施

DeNA は、2020年3月4日(水) に渋谷ヒカリエにて DeNA TechCon 2020 を開催します。
DeNA TechCon 2020 では、オートモーティブ事業本部から2つのブース展示と7つの登壇発表を実施しますので、ご紹介します!

ブースについて

オートモーティブ事業本部からは以下の2つのブースを展示します。

DeNA次世代タクシー配車アプリ“MOV” 車載器展示

新規事業として展開している次世代タクシー配車アプリ”MOV”は、対応する乗務員専用端末とセットで、タクシーの配車をスムーズに行えるサービスです。AIによる需要予測を活用した「お客さま探索ナビ」も提供しています。
展示ブースではタクシーの配車依頼から、タクシー乗務員向け端末での配車対応、タクシーメーターなどの車載器とのシステム連携といった一連の流れにそって、実物を触りながらサービスを体験できます。

MOV お客様探索ナビのアーキテクチャー道場

AIで需要を予測し、最適なタクシーの営業経路を案内する”MOV お客様探索ナビ”は、GCP、Kubernetesを活用して構築しています。DS、アルゴリズムエンジニアとサーバサイドエンジニアで役割を分けて、いかにサーバAPIとして落とし込んでいったのか、そのアーキテクチャーをブースでエンジニアが直接解説します。
アーキテクチャーはまだ多くの議論の余地があり、エンジニアと意見を交わすこともできます。

登壇について

登壇では、「MOV」と「DRIVE CHART」に関連する以下の登壇をそれぞれ実施します。

<MOV>

MOV の機械学習システムを支える MLOps 実践

DeNA では次世代タクシー配車アプリ『MOV』の乗務員向け機能として、機械学習を用いたタクシー運行最適化システム『お客さま探索ナビ』を開発しています。我々 ML エンジニアリンググループは、機械学習をサービスに適用するための一貫した取り組みを行っています。本セッションでは機械学習システム特有の課題を踏まえ、『お客さま探索ナビ』の開発・運用における MLOps の実践について、実際の取り組みとともに紹介します。

IoTと業務システムをつなぐgRPC/RESTサービスの開発と運用

次世代タクシー配車アプリ「MOV」では、配車アプリだけでなくタクシー事業者様向けの機能開発も行っています。
私たちのチームは、「MOV」システムで収集した車両データを利用し、従来のタクシー配車システムとタクシー車両の無線連携の仕組みをインターネット上で実現しようとしています。
本セッションでは、GKE, gRPC, OpenAPIなどの技術を駆使して、タクシー配車システムに求められる大量の車両データのリアルタイム配信や、タクシー事業者様ごとに異なる配車システムの言語, プロトコルに向き合うためのシステム構築の工夫や運用について事例を交えてご紹介します。

オートモーティブの大規模データ処理を支える技術

オートモーティブ事業においては、リアルタイムに送られてくる大量の車両の軌跡データや、全国分の地図データなど、サービス実現のために様々な種類の大規模データを扱っています。
このような大規模データを低コストでロバストに、スケーラブルに扱うためには、クラウドアーキテクチャから、アルゴリズムとデータ構造に至るまで、幅広い範囲での工夫が必要になります。
本セッションでは、次世代タクシー配車アプリ「MOV」や商用車向け交通事故削減支援サービス「DRIVE CHART」において、車両の動態データを加工・分析するためのパイプラインを例にとり、GCP の Dataflow、Pub/Sub、AWS の ECS、SQS などを活用してスケーラブルなデータ処理パイプラインを構築、改善した事例と、そのパイプラインにおいて大規模な地図データを用いて高速・省メモリで処理を行うために実施した、オブジェクト数の削減や、メモリマップドファイルを活用したコンテナ間でのメモリ共有などの事例をご紹介します。

<DRIVE CHART>

DRIVE CHARTの裏側~ AI x IoT x ビッグデータを支えるアーキテクチャ ~

年間40万件以上発生している交通事故。DRIVE CHARTはAIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービスです。
DRIVE CHARTを実現する上では、AIの組み込みやIoT機器によるセンシング、膨大なデータ処理といったチャレンジがありました。
このセッションではその裏側を支えるサーバサイドおよびIoT機器の事例についてご紹介します。

DRIVE CHARTにおけるAI技術の事業応用 ーモデル開発からサービスデプロイまでー

DeNAでは、AIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービス「DRIVE CHART」を提供しており、本サービスでは自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。我々AI研究開発グループでは、AI技術を効率よく実サービスに適用するため要素技術開発からプロダクトへの実装を一貫して行っています。本セッションでは、事業応用するにあたってDeep Learningのモデルやアルゴリズム開発からサーバーサイドやエッジデバイスにデプロイするまでのプロセスについて紹介します。

コンピュータビジョン技術の実応用〜DRIVE CHARTにおける脇見・車間距離不足検知〜

近年、コンピュータビジョン技術の発達がめまぐるしく、特に交通環境の認識など社会実装が進んできています。DeNAでは、AIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービス「DRIVE CHART」を提供しており、本サービスでは自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。本発表ではコンピュータビジョン技術の実応用例として「DRIVE CHART」におけるドラレコ動画からの危険シーンの検知、特に脇見・車間距離不足検知システムについてご紹介します。

オートモーティブの大規模データ処理を支える技術

MOVでもご紹介したので、説明を省略いたします。
※こちらは「MOV」と「DRIVE CHART」の両方に関連する登壇となっております

おわりに

オートモーティブ事業部から展示、登壇する内容をご紹介しました。オートモーティブ事業以外にも DeNA が行っている多様な領域の紹介もありますので、ぜひご参加ください!!


https://techcon.dena.com/2020/