[image 02481] IEEE Smart World - NVIDIA 「AI City Challenge」 のご案内

[Satomi Nagata]

画像メーリングリストの皆さま

エヌビディアの永田と申します。

IEEEとNVIDIAはこの度、「 AI City Challenge」を開催いたします。
http://smart-city-conference.com/AICityChallenge/index.html
  
2020年までに世界に設置されるカメラは10億個を超えると言われる中、
カメラ映像利用した交通システムでのAI活用が広く期待されています。
しかし現実には、データの質、データのラベルの欠如、データを実用的なインサイトに変換する
モデルの欠如などが弊害となっており、また、エッジからクラウドへの適切な分析が可能なプラットフォームなど
システム面での課題もあります。
 
そこで、IEEE Smart WorldとNVIDIAによる「AI City Challenge」は、次の共創を目指します。
 
1．合理的な品質の交通カメラ映像データセット
2．上記のラベル付きデータセット
3．リアルタイム物体認識を行うための学習と推論を実現する、クラウドからエッジまでの強力なGPUインフラ
4．AIによる都市分析に助言し、安全性と渋滞に関連する問題解決を支援する専門家委員会
 
チャレンジは2つのトラックで構成されます。いずれかのチャレンジに参加するチームは、
データセットのラベル付け作業に参加し、IEEE Smart World（8月5日＠サンフランシスコ）でデモを行っていただく必要があります。
 
トラック1 - AI City Foundation Track –
トレーニング用のデータセットのデータとラベルを使用して、オブジェクト検出や分類などの基本的な機械学習
タスクのアルゴリズムとモデルを開発します。
 
トラック2 - AI City Applications Track –
データセットを使い、都市環境における安全 and/or混雑に関連する顕著な問題を解決するための
アプリケーションを提案・開発します。
 
各トラックの優勝チームにはTitan Xが贈られます。
各トラックの上位2チームは、8月5日にIEEE Smart World内セレモニーで表彰されます。
 
参加の流れ   （詳細：http://smart-city-conference.com/AICityChallenge/timeline.html）
6月15日〜： 参加登録、アノテーション作業をしていただきます。
7月3日       ： 参加登録の内容とアノテーションの結果から、各トラック10チームを選出します。
                              チームにはGPU環境が提供されます。
7月28日     ：成果をサブミットします
8月4日        ：Jetson TX2にモデルを搭載します（NVIDIAよりJetsonを支給）
8月5日        ：IEEE Smart World（シリコンバレーで開催）でデモンストレーションしていただきます
 
 
上記の通り、お願いするものの多いコンテストではありますが、
よろしければ奮ってご参加ください。
 
 
There will be 1 billion cameras by 2020. Transportation is one of the largest segments that can benefit from actionable insights derived from data captured by these cameras. Between traffic, signaling systems, transportation systems, infrastructure, and transit, the opportunity for insights from these cameras to make transportation systems safer and smarter is immense. Unfortunately, there are several reasons why these potential benefits have not yet materialized for this vertical. Poor data quality, the lack of labels for the data, and the lack of high quality models that can convert the data into actionable insights are some of the biggest impediments to unlocking the value of the data. There is also need for platforms that allow for appropriate analysis from edge to cloud, which will accelerate the development and deployment of these models.
 
The AI City Challenge by IEEE Smart World and NVIDIA will aim to bring together the following:
 
1.            A traffic camera video dataset of reasonable quality.
2.            A collaborative annotation effort among participating teams to label the dataset.
3.            Powerful GPU computing infrastructure, from cloud to edge, to enable the training and inferencing of models for real-time detection and classification of objects.
4.            A panel of subject matter experts to advise on AI City analytics and help with problems related to safety and congestion.
 
The Challenge will comprise of two tracks. Teams submitting proposals for participation in either challenge must participate in a collaborative effort to label the data sets.
 
1. Track 1 - AI City Foundation Track - Teams will use the training set data and labels to develop algorithms and models for basic machine learning tasks, such as object detection, and classification.
2. Track 2 - AI City Applications Track - Teams submitting proposals for participation in this challenge will leverage available datasets to propose and develop AI City applications geared towards solving salient problems related to safety and/or congestion in an urban environment. Teams are encouraged to consider incorporating edge devices if they enhance their solutions.
 
 
The challenge will culminate in a one-day workshop at the IEEE Smart World Conference in East Bay Silicon Valley, where participating teams will demonstrate the performance of their systems.
 
 
コンテスト事務局 問い合わせ先
nvidiaAICitychallenge ＠ gmail.com.
 
日本での問い合わせ先
エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業部 教育研究支援担当
090-9806-2050
Snagata ＠ nvidia.com
URL: http://nvidia.com


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