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Vehicle Computer/完全自動運転EVを一緒に創り上げましょう

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on 2022-12-05

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Vehicle Computer/完全自動運転EVを一緒に創り上げましょう

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Business trips abroad
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山口祐

エンジニアとして、深層学習の研究開発に取り組んでいます。 強化学習によるボードゲームAIの開発を進めており、第2回世界AI囲碁オープン準優勝、第28回世界コンピュータ将棋選手権準優勝などの実績があります。 [ プログラミング言語 ] C++、Pythonに習熟しており、これらを用いて主な研究開発を行っています。特にボードゲームAI開発では、高速化のためのアルゴリズムの工夫や並列処理の実装を行っています。また、Objective-C、Dart/Flutterによるモバイルアプリ開発の経験があります。 [ Deep Learning ] 4年以上の深層学習フレームワーク・ライブラリの使用経験があります。TensorFlow / PyTorch / Chainer / TensorRTなど。囲碁の並列分散学習のため、Distributed TensorFlowを活用し、1100基以上のGPUで並列学習するシステムの設計開発を行いました。 [ 強化学習 ] 深層強化学習・線形評価関数の学習手法の開発を行っています。マルチエージェントによるAsync Population Base Trainingなど新たな学習手法の提案や、大規模並列学習を可能にするDB・レーティング評価システムの実装を行った経験があります。また、医療・建築・材料解析・金融等を対象とした応用開発も行っています。 [ イメージング分析 ] 大学院〜研究所で専門としてきた分光計測技術を基盤に、深層学習によるソフト面だけでなく、ハードウェア面からも最適な画像分析手法を提案します。可視・赤外画像の他、衛星リモートセンシング画像のキャリブレーション、データ処理の実装・研究経験があります。

Yuichi Inoue

TURINGにエンジニアとしてジョインしています。 https://note.com/inoichan/n/n7654696df718 # Research PhD student in pharmaceutical science at Kyoto University Research about circadian clock Biochemistry, Molecular biology, Biology # Kaggle (Account: https://www.kaggle.com/inoueu1) Title of Kaggle Competition Grandmaster -- Result -- * TReNDS Neuroimaging (2020), 5th / 1,047 teams * Google Landmark Retrieval (2021), 6th / 263 teams * Google Landmark Recognition (2021), 8th / 383 teams * Human Protein Atlas - Single Cell Classification (2021), 10th / 757 teams * SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 Detection (2021), 12th / 1,305 teams * Lyft Motion Prediction for Autonomous Vehicles (2020), 14th / 937 teams * RSNA STR Pulmonary Embolism Detection (2020), 34th / 784 teams * NFL 1st and Future - Impact Detection (2021), 53th / 459 teams * APTOS 2019 Blindness Detection (2019), 66th / 2,931 teams * Generative Dog Images (2019), 60th / 927 teams * Google Landmark Recognition (2020), 73th / 736 teams * BirdCLEF 2021 - Birdcall Identification (2021), 86th / 816 teams * Recursion Cellular Image Classification (2019), 91th / 866 teams * HuBMAP - Hacking the Kidney (2021), 106th / 1,200 teams -- Publication -- * Shimatani H, Inoue Y, Maekawa Y, Miyake T, Yamaguchi Y, and Doi M PLoS One 2021 May 28;16(5):e0252447. "Thermographic imaging of mouse across circadian time reveals body surface temperature elevation associated with non-locomotor body movements." * Miyake T, Inoue Y, Maekawa Y, and Doi M “Thermal Biology” Springer Nature. in press. "Circadian Clock and Body Temperature." * Motomi Tainaka, Masao Doi, Yuichi Inoue, Iori Murai, Hitoshi Okamura Chronobiol. Int. 2018 Jan;35(1):132-136. "Circadian PER2 protein oscillations do not persist in cycloheximide-treated mouse embryonic fibroblasts in culture"

青木 俊介

自動運転EVスタートアップTURINGの取締役CTO🚗 国立情報学研究所(NII)で青木研主宰の助教🚗🚗 カーネギーメロン大で自動運転してPhD取ったマン🚗🚗🚗 名古屋大と総研大にもいます。自動運転車とかロボットをつくってきました

Issei Yamamoto

AIで走行する自動運転車両を開発するTURING社のCEO/共同創業者。 名人に勝利した将棋プログラムPonanzaの作者です。 著書「人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?」 https://twitter.com/issei_y HEROZ(株)リードエンジニア 愛知学院大学特任准教授 東京大学先端研客員研究員

Turing株式会社's members

エンジニアとして、深層学習の研究開発に取り組んでいます。 強化学習によるボードゲームAIの開発を進めており、第2回世界AI囲碁オープン準優勝、第28回世界コンピュータ将棋選手権準優勝などの実績があります。 [ プログラミング言語 ] C++、Pythonに習熟しており、これらを用いて主な研究開発を行っています。特にボードゲームAI開発では、高速化のためのアルゴリズムの工夫や並列処理の実装を行っています。また、Objective-C、Dart/Flutterによるモバイルアプリ開発の経験があります。 [ Deep Learning ] 4年以上の深層学習フレームワーク・ライブラリの使用経...

What we do

Turingは完全自動運転EVの開発を進めるスタートアップです。経済産業省主導「J-Startup企業」選出や、週刊東洋経済にて「すごいベンチャー 2022年最新版100社リスト」選出などで取り上げられています。 アメリカや中国では数百を超えるEV・自動運転のスタートアップが生まれています。設立して間もない企業が完成車メーカーとなっており、自動車業界全体に大きな変革が起きている状態です。米中の彼らにできて、日本でそれができない論理的な理由はありません。 適切なリーダーシップで、AI・ソフトウェア・ハードウェア・ビジネスサイドといった異なる才能をまとめ上げれば、日本からも偉大な企業を生み出せるはずだ。そういった思いからTuringは生まれました。 Turingのマイルストーンは大きく3つです。 1.改造車の販売 2.Turingの独自車両で保安基準を通過した車両を販売 3.レベル5 完全自動運転車両の大量生産・販売 Teslaが進んだ道をトレースする形で日々開発を進めており、保安基準突破・独自車両販売という次のマイルストーン達成に向けて動いています。 これらを実現するために、CEOの出身校である東京大学出身者を中心として、カーネギーメロン大学PhD取得者のCTO、東証プライム市場上場企業役員、研究者、中央省庁、Google、リクルート、サイバーエージェント、メルカリ、三菱自動車、本田技研工業、ジェイテクト、ソフトバンク、Accenture、パーソルキャリア、Kaggle Grandmaster、インドで寿司屋起業など多種多様なバックグラウンドを持つ人材が参画しています。 ▼ Entrance Book https://www.turing-motors.com/jobs/entrancebook ▼ Turing Tech Blog https://zenn.dev/p/turing_motors
2030年にリリース予定の車のコンセプトになります。コンセプト企画においてもAIを用いており、Stable Diffusionを組み合わせた手法でデザインを実施しました。
2022年には10名ほどだった社員が2023年には40名以上となっており、多くの才能が集まっています。ただ、完成車メーカーになるにはまだまだ才能が足りません。
ソフトウェアだけでなく、ハードウェアや低レイヤーの知識も求められていきます。リクルート、サイバーエージェント、メルカリで活躍したソフトウェアエンジニアが次の挑戦の場としてTuringを選んでいます。
独自のIVI構築のために、オープンな技術選定を行っています。今まで自動車業界に関係のなかった人が参画できる土壌を作っているのです。技術選定から実装、サプライヤーとのやり取りまでを経験できるフェースで、いち個人のキャリアの面でも幅広い挑戦ができます。
カメラから取得した画像データにLLMを組み合わせることでマルチモーダルなAI開発を実装しています。既存の自動運転開発とは異なるアプローチを創業期より採用しており、段階的に自動運転のレベルを上げていくのではなく、レベル5を一気に目指すスタイルです。
AI・ソフトウェアだけでなく、ハードウェアや車体の開発も行なっています。車の全ての制御や機構を明らかにし、われわれ独自の強みを構築してくのです。マルチモーダルなAI、独自のIVIやOS、統合ECU、バーチャルエンジニアリングや独自生産ラインの構築などさまざまな分野で高難易度の技術開発を行なっていきます。

What we do

2030年にリリース予定の車のコンセプトになります。コンセプト企画においてもAIを用いており、Stable Diffusionを組み合わせた手法でデザインを実施しました。

2022年には10名ほどだった社員が2023年には40名以上となっており、多くの才能が集まっています。ただ、完成車メーカーになるにはまだまだ才能が足りません。

Turingは完全自動運転EVの開発を進めるスタートアップです。経済産業省主導「J-Startup企業」選出や、週刊東洋経済にて「すごいベンチャー 2022年最新版100社リスト」選出などで取り上げられています。 アメリカや中国では数百を超えるEV・自動運転のスタートアップが生まれています。設立して間もない企業が完成車メーカーとなっており、自動車業界全体に大きな変革が起きている状態です。米中の彼らにできて、日本でそれができない論理的な理由はありません。 適切なリーダーシップで、AI・ソフトウェア・ハードウェア・ビジネスサイドといった異なる才能をまとめ上げれば、日本からも偉大な企業を生み出せるはずだ。そういった思いからTuringは生まれました。 Turingのマイルストーンは大きく3つです。 1.改造車の販売 2.Turingの独自車両で保安基準を通過した車両を販売 3.レベル5 完全自動運転車両の大量生産・販売 Teslaが進んだ道をトレースする形で日々開発を進めており、保安基準突破・独自車両販売という次のマイルストーン達成に向けて動いています。 これらを実現するために、CEOの出身校である東京大学出身者を中心として、カーネギーメロン大学PhD取得者のCTO、東証プライム市場上場企業役員、研究者、中央省庁、Google、リクルート、サイバーエージェント、メルカリ、三菱自動車、本田技研工業、ジェイテクト、ソフトバンク、Accenture、パーソルキャリア、Kaggle Grandmaster、インドで寿司屋起業など多種多様なバックグラウンドを持つ人材が参画しています。 ▼ Entrance Book https://www.turing-motors.com/jobs/entrancebook ▼ Turing Tech Blog https://zenn.dev/p/turing_motors

Why we do

カメラから取得した画像データにLLMを組み合わせることでマルチモーダルなAI開発を実装しています。既存の自動運転開発とは異なるアプローチを創業期より採用しており、段階的に自動運転のレベルを上げていくのではなく、レベル5を一気に目指すスタイルです。

AI・ソフトウェアだけでなく、ハードウェアや車体の開発も行なっています。車の全ての制御や機構を明らかにし、われわれ独自の強みを構築してくのです。マルチモーダルなAI、独自のIVIやOS、統合ECU、バーチャルエンジニアリングや独自生産ラインの構築などさまざまな分野で高難易度の技術開発を行なっていきます。

自動運転・EV技術の出現で自動車業界は100年に1度の大変革期と言われています。Teslaは一時期、時価総額100兆円を超えました。彼らは生まれて20年近くです。この20年の間に、EVの生産台数や車両の体験でわれわれを驚かせています。 非常に大きく強力な相手に見えますが、彼らと比べた時に日本の人材が大きく劣っているかと問われると、一人ひとりの能力は決して劣後していないはず。自動車業界の市場規模は日本では約60兆円、世界規模でみると約400兆円です。 ・非常に大きな市場である ・世界に市場があり外貨を稼げる産業である ・日本がプレゼンスを発揮してきた領域である そういった点から、われわれは自動車業界でイノベーションを起こしていくことを決めました。 完全自動運転の実現は、AIの進化に焦点があたりがちですがそれは違います。技術的な面で言えばソフトウェア・ハードウェアの領域でも強い進化が求められているのです。例えばTeslaが行なっているOTA(Over the Air)車に搭載したOSのアップデート、車体やバッテリーマネジメントシステムのアップデートをも可能にしています。 AI・ソフトウェア・ハードウェアがきれいに融合しており、非常に高い技術を実現しているのです。われわれはTeslaに追いつき追い越せるような技術開発を行っていきます。仕様だけを作り、あとはパートナー会社に頼るのではなく、自社で独自技術を作りあげ、それを車両に搭載していくことを念頭に開発を進めています。 ◆ 最も安全で最も自由な完全自動運転EV車両の開発 交通事故の死傷者は国内だけで年間10万人いると言われています。また車は我々の生活に必要不可欠なツールですが、「運転が苦手な人・できない人」が社会にたくさんいると私たちは考えています。 Turingは自動運転機能付き車両を開発・販売することで、人間の運転よりも圧倒的に安全・安心・自由な移動ツールを顧客に届けます。自動運転車が当たり前に街中を走り回る未来を実現するため、同じ志を持つメンバーを募っています。 ◆優秀なエンジニアが社会使命に取り組む会社 「自由闊達にして愉快なる理想工場の建設」これはソニーの設立趣意書に記載された言葉です。Turingでは、「優秀なエンジニアが最高の社会使命に取り組める会社」を目指しています。一度きりの人生、世界に大きな影響を与えるチャレンジをしませんか?「大きな志を持って働く」そんなことが当社では可能です。 ◆技術の総合格闘技に勝利し、歴史に残る仕事をしよう クルマは、工学最高峰の製品と言われています。そのエンジニアリングに取り組むプロセスは技術の総合格闘技であり、Turingには多くの才能が必要です。TOYOTA、NISSAN、HONDAなど、子ども時代からの憧れの存在である完成車メーカーを、私たちの世代からも生み出しましょう。Turingはスタートアップ・社会のワクワク枠として、みなさんと歴史に残る仕事をしたいです。

How we do

ソフトウェアだけでなく、ハードウェアや低レイヤーの知識も求められていきます。リクルート、サイバーエージェント、メルカリで活躍したソフトウェアエンジニアが次の挑戦の場としてTuringを選んでいます。

独自のIVI構築のために、オープンな技術選定を行っています。今まで自動車業界に関係のなかった人が参画できる土壌を作っているのです。技術選定から実装、サプライヤーとのやり取りまでを経験できるフェースで、いち個人のキャリアの面でも幅広い挑戦ができます。

Turingはソフトウェア開発・ハードウェア開発・社会実装の3つに力を入れています。 ◆ 完全自動運転AI:ソフトウェア開発 一部上場企業CxO/執行役員経験者、Kaggle Grandmaster、メルカリ・リクルート・サイバーエージェントで活躍したソフトウェアエンジニアなど国内最優秀の開発者がチームリーダーとして働く環境です。また社内で自動運転・強化学習・ソフトウェア開発に関する勉強会・情報共有会も積極的に行われています。 ◆ ハードウェア・車体開発 オフィスから徒歩3分の場所にテストコース・実験車両を保有し、自分たちで走行データ・テストを行える環境を有しています。独自の車両開発拠点を2023年6月にオープン予定で、今後は車両開発だけにとどまらず、生産技術など工程開発にも取り組んでいきます。 ◆ 自治体・顧客との対話:社会実装 自動運転車を一般公道で走らせるためには政府・自治体・顧客とコミュニケーションを取り、適切に進める必要があります。また法規認証・保安基準をクリアするためには陸運局などとの交渉も必要で。Turingは関係省庁・市町村と自動運転車両の法的枠組みを取り決めながら、車両を購入する一般顧客との対話も続けています。また国立科学技術振興機構(JST)からも支援を受け、研究・開発を進めています。

As a new team member

車にはたくさんのECU(電子制御ユニット)が搭載されています。それら全てを様々なサプライヤから調達、適合、車とインテグレーション、性能評価、サポートするのは困難を極めています。 ハードウェアが細分化されてしまうと、ソフトウェアの開発も困難になります。我々が重要だと考えているのは、分散されたECUを統合し、ソフトウェアの開発サイクルを早く回し、ソフトウェアファーストのクルマ作りを可能にすることです。 ユーザーに最高の乗車体験を届けるには、最高のソフトウェアと最高のハードウェアが必要です。この二つが協力し、有限な時間の中でユーザーにとって何が重要を見極めながらプロダクト開発に取り組む必要があります。 具体的にはこのような課題があります。 ・計算機ハードウェアに取り組むチーム作り ・自動車、AI、ソフトウェアなど他の分野を専門とするメンバーと協力したモノづくり ・ユーザーに体験を届けるためのソフトウェア開発 ・膨大な数のセンサ・アクチュエータを効率的に制御可能にする計算機アーキテクチャの実現 【課題に対するアプローチ】 車のセンサ、灯火、アクチュエータからはじめ、最も重要な「走る・曲がる・止まる」も含めてソフトウェア制御可能にします。車載の計算機システムを「ユーザーに新しい体験を届けるため基盤」とみなし、車載システムが取り扱う膨大な数の入出力と通信バスを再設計します。 まずは、これを実行するためのチームを作るところから我々は取り組みます。 ○必須スキル/経験 ・Turingの理念への共感 ・コンピュータサイエンス・ソフトウェア工学に対する理解 ・0から組み込み・計算機ハードウェアの設計を企画・実行・マネージしたご経験 ○歓迎スキル/経験 Turingはこれから成長していきます。ソフトウェア、ハードウェア、そして強力なAIを作るためには膨大な種類の能力と人が必要です。その一方で、現在のTuringには0から組み込み・計算機ハードウェアの設計を企画・実行・マネージする力が弱いです。 社内で設計開発をするための組織作り、パートナー様との協業など様々な実行案の中から最適な手段を選び、車・ソフトウェアを専門とする他のメンバーと協力しながら課題解決の中心となって遂行することが求められます。 ○求める人物像 ・常に謙虚で、相手目線を忘れない人間性 ・組織のメンバーに対して心理的安全性を提供できる優しさや明るさ ・急激な事業、組織の成長に伴う様々な変化を楽しめる柔軟性 ・成長に対して前向きなスタンス ・困難も楽しみながら乗り越えられるタフさ ◆弊社のAI開発における成果や指標をYouTubeにてまとめています https://www.youtube.com/c/TURINGmotors
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    Company info

    Founded on 08/2021

    38 members

    • Expanding business abroad/
    • Funded more than $300,000/
    • Funded more than $1,000,000/
    • CEO can code/

    オンラインで話しましょう!オフィスは柏の葉キャンパス駅から徒歩4分です。