AIチップ・次世代コンピューティング分野における
優れたアイデアと人材を発掘する

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第4回コンテスト開催中

革新的なAIエッジコンピューティングの実現に向けて

「Connected Inductries」や「Society5.0」の実現に大きく貢献するAIなどでは、
大量のデータ処理や十分な計算機資源が必要であり、ハード・ソフト両面において、
既存技術の延長線上にはない新たな技術の実現が求められています。

そこで、「革新的AIエッジコンピューティング技術」及び「次世代コンピューティング技術」に関する研究開発事業の一貫として、
これらの技術における社会実装の1テーマである「自動運転」に着目し、
世界中の技術者・研究者・学生等が挑戦する「AIエッジコンテスト」を開催することで、
新しいアイデアや人材の発掘を目指します。

So Far...

これまでの実績

開催数

3

開催数

参加人数(のべ)

1613

参加人数(のべ)

応募チーム数(のべ)

応募チーム数(のべ)

247チーム

応募件数(のべ)

応募件数

3860

協賛企業数(のべ)

44

協賛企業数

ディスカッション数(のべ)

60

ディスカッション数

応募者割合

グラフ_社会人72%:学生28%
社会人

72%

28%

学生

社会人

学生

グラフ_日本77%:海外23%
日本

77%

23%

海外

日本

海外

Contest Overview

コンテスト概要

  • 第1回コンテスト:車両前方カメラ画像を活用した、オブジェクト検出&セグメンテーション

    開催期間:2018年11月19日 - 2019年1月27日 賞金総額:¥2,000,000+商品

    車両前方カメラ画像を活用した、オブジェクト検出&セグメンテーション

    開催期間:2018年11月19日 - 2019年1月27日

    総投稿数:2497件

    総参加人数:931人

    賞金総額:¥2,000,000+商品

    協賛企業数:19社

    “Connected Industries”における重点取組分野の1つである「自動走行・モビリティサービス」に着目し、自動走行の実現に欠かせない画像認識に関して、画像中の物体検出等の精度を競いました。

    オブジェクト検出部門
    課題 車両前方カメラ画像から、物体を含む矩形領域を検出する
    アルゴリズムの作成
    提供データ (学習/評価)車両前方カメラ画像
    (学習)物体のラベル付けされた矩形領域
    (学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯等)
    識別対象 乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
    評価方法 ・認識精度(MAP@IoU=0.75)による定量評価
    ・レポート審査による定性評価
    オブジェクト検出部門サムネイル
    セグメンテーション部門
    課題 車両前方カメラ画像から、ピクセルレベルで物体に対応する領域を
    分割するアルゴリズムの作成
    提供データ (学習/評価)車両前方カメラ画像
    (学習)物体に対応するピクセルレベルで分割ラベル付けされた領域
    (学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯等)
    識別対象 乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
    評価方法 ・認識精度(IoU)による定量評価
    ・レポート審査による定性評価
    セグメンテーション部門
  • 第2回コンテスト:FPGAを使った自動車走行画像認識

    開催期間:2019年11月18日 - 2020年3月31日 賞金総額:¥1,500,000+商品

    FPGAを使った自動車走行画像認識

    開催期間:2019年11月18日 - 2020年3月31日

    総投稿数:666件

    総参加人数:377人

    賞金総額:¥1,500,000+商品

    協賛企業数:16社

    AIハードウェア開発として導入のCベース合成HLS → RTL設計 → LSI開発及び、これらスタートアップの育成、さらには、産業の育成を図るべく、今回のコンテストを実施しました。

    コンテスト概要
    課題 (アルゴリズム開発)車両前方カメラ画像から物体を含む矩形領域を検出するアルゴリズムを作成
    (アルゴリズム実装)ハードウェアアクセラレータなどの設計を行い、ターゲットのFPGAボードへのアルゴリズム実装を行う
    提供データ (学習/評価)車両前方カメラ動画
    (学習)物体のラベル付けされた矩形領域
    (学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯等)
    識別対象 乗用車、歩行者、トラック、自転車、信号、標識
    プラットフォーム Avnet社Ultra96 FPGAボード
    提出物 ソフト・HLS or RTL一式
    ・合成ログ(サイズ、合成上の電力見積もりデータ)
    ・性能測定結果
    ・レポート(オプションで必須ではない。自由形式。)
    ※ファイル「提出物詳細」参照
    表彰等 <ベスト性能部門>

    1位:経済産業省商務情報政策局長賞、エクストリームエッジ賞、トロフィー、賞金50万円+Google Cloud Platformクーポン10万円分
    2位:エクストリームエッジ賞、トロフィー、賞金30万円+Google Cloud Platformクーポン5万円分
    3位:エクストリームエッジ賞、トロフィー、賞金10万円+Google Cloud Platformクーポン5万円分

    <アイデア部門>

    トロフィー、賞金20万円(最大3名まで)
    ※受賞者はリーダーボードの確定順位を"4th"として表記しています。

    他競技との連携 コンテストの上位者には、2020年6月に公益社団法人自動車技術会が開催する予定の「自動運転AI チャレンジ」に参加する資格が与えられ、アルゴリズムの自動運転プログラムへの実装、カート車両への搭載及び走行にチャレンジすることができます。
    第2回 AI Edge コンテストサムネイル01
  • 第3回コンテスト:車両前方カメラ画像を活用した物体追跡

    開催期間:2020年4月27日 - 2020年6月30日 賞金総額:¥900,000+商品

    車両前方カメラ画像を活用した物体追跡

    開催期間:2020年4月27日 - 2020年6月30日

    総投稿数:697件

    総参加人数:305人

    賞金総額:¥900,000+商品

    協賛企業数:10社

    物体追跡をテーマとし、モデルサイズや推論時間も意識した上でアルゴリズムの認識精度を競うコンテストを開催します。

    コンテスト概要
    課題 車両前方カメラで撮影した動画から物体が写っている矩形領域を検出し、その物体を追跡するアルゴリズムの作成
    提供データ (学習/評価)車両前方カメラ動画
    (学習)物体のラベル付けされた矩形タグ領域とカテゴリ、オブジェクトID
    識別対象 乗用車、歩行者
    評価方法 モデルサイズ及び推論時間が閾値をクリアしたモデルに対して、予測結果の認識精度を元に順位を決定
    表彰等 1位:賞金50万円+Google Cloud Platformクーポン10万円分
    2位:賞金30万円+Google Cloud Platformクーポン5万円分
    3位:賞金10万円+Google Cloud Platformクーポン5万円分
    第3回 AI Edge コンテストサムネイル01
    第3回 AI Edge コンテストサムネイル02
  • 第4回コンテスト:FPGAを使った自動車走行画像認識

    開催期間:2020年7月1日 - 2020年12月31日 賞金総額:調整中

    FPGAを使った自動車走行画像認識

    開催期間:2020年7月1日 - 2020年12月31日

    総投稿数: - 件

    総参加人数: - 人

    賞金総額:調整中

    協賛企業数: - 社

    FPGAを用いたAIハードウェア開発を行い、ハードウェア・ソフトウェア(ネットワークモデル及び、システム最適化)を含めたエッジコンピューティングを意識したハードウェアシステム開発を課題としたコンテストを開催します。

    コンテスト概要
    課題 (アルゴリズム開発)車両前方カメラ画像から、ピクセルレベルで物体に対応する領域を分割するアルゴリズムを作成する
    (アルゴリズム実装)ハードウェアアクセラレータなどの設計を行い、ターゲットのFPGAボードへのアルゴリズム実装を行う
    提供データ (学習/評価)車両前方カメラ画像
    (学習)物体に対応するピクセルレベルで分割ラベル付けされた領域
    (学習)画像のメタ情報(走行ルート/ 時間帯等)
    プラットフォーム Avnet社Ultra96 FPGAボード
    識別対象 乗用車、歩行者、信号、車道・駐車場
    評価 ・評価は、対象FPGAボードの処理速度です。
    ・ただし、評価の対象となるためには、セグメンテーション結果(=評価用画像データに対する予測結果)の良さが基準以上を満たす必要があります。
    ・セグメンテーション結果の良さの尺度にはIoUを用い、IoU=0.6以上を要件基準とします。(アイデア賞はこの限りではありません)
    ・IoUの要件基準の値は変更する可能性があります。
    表彰等 <処理速度賞>調整中
    <アイデア賞>調整中
    第4回 AI Edge コンテストサムネイル01

Contest Committees

コンテストコミッティ

  • 第1回コンテスト

    The 1st Contenst
  • 第2回〜コンテスト

    The 2nd & subsequent contests

Advisory committee

アドバイザリコミッティ

  • 金出 武雄氏 カーネギーメロン大学
    ワイタカー冠全学教授

  • 北野 宏明氏 株式会社ソニー
    コンピュータ
    サイエンス研究所 所長

  • James
    Kuffner 氏 Toyota Research
    Institute Advanced
    Development, Inc.
    CEO

  • 辻井 潤一氏 産業技術総合研究所
    人工知能研究センター
    センター長

  • 宮川 潤一氏 ソフトバンク株式会社
    副社長 兼 CTO

Steering committee

準備運営委員会

  • 北野 宏明氏 株式会社ソニー
    コンピュータサイエンス
    研究所 代表取締役社長

  • 大渕 栄作氏 株式会社ディジタル
    メディアプロフェッショナル
    常務取締役開発統括部長

  • 小嵜 耕平氏 株式会社リクルート
    テクノロジーズ
    アドバンスト
    テクノロジーラボ

  • 加藤 真平氏 東京大学
    情報理工学系
    研究科 准教授

  • 久池井 淳氏 アクセンチュア株式会社
    戦略コンサルティング本部
    プリンシパル

  • 佐藤 雄隆氏 産業技術総合研究所
    知能システム研究部門
    コンピュータビジョン
    研究グループ
    研究グループ長

  • 菅沼 直樹氏 金沢大学
    新学術創成研究機構
    准教授

  • 武村 久氏 ルネサス
    エレクトロニクス株式会社
    シニアプリンシパル
    スペシャリスト

  • 谷口 恒氏 株式会社ZMP
    代表取締役社長

  • 丹波 廣寅氏 ソフトバンク株式会社
    IoT事業推進本部
    本部長

  • 西尾 泰和氏 一般社団法人未踏
    理事

  • 二宮 芳樹氏 名古屋大学
    未来社会創造機構
    特任教授

  • 平賀 督基氏 株式会社モルフォ
    代表取締役社長

  • 藤吉 弘亘氏 中部大学
    工学部ロボット理工学科
    教授

  • 松本 浩彰氏 ソニーセミコンダクタ
    ソリューションズ株式会社
    車載事業部
    Distinguished Engineer

  • 宮田 博司氏 株式会社富士通研究所
    フェロー

Advisory committee

アドバイザリコミッティ

  • 金出 武雄氏 カーネギーメロン大学
    ワイタカー冠全学教授

  • 北野 宏明氏 株式会社ソニー
    コンピュータ
    サイエンス研究所 所長

  • James
    Kuffner 氏 Toyota Research
    Institute Advanced
    Development, Inc.
    CEO

  • 辻井 潤一氏 産業技術総合研究所
    人工知能研究センター
    センター長

  • 宮川 潤一氏 ソフトバンク株式会社
    副社長 兼 CTO

Steering committee

ステアリングコミッティ

  • 加藤 真平氏 東京大学
    情報理工学系研究科
    コンピュータ科学専攻
    准教授

  • 小嵜 耕平氏 アルゴテクニカ合同会社
    代表社員

  • 須山 温人氏 SBドライブ株式会社
    CTO

  • 菅沼 直樹氏 金沢大学
    新学術創成研究機構
    未来社会創造研究コア
    自動運転ユニット
    ユニットリーダー 教授

  • 佐藤 雄隆氏 産業技術総合研究所
    知能システム研究部門
    副研究部門長

  • 北野 宏明氏 株式会社ソニー
    コンピュータサイエンス
    研究所
    代表取締役社長

  • 松本 浩彰氏 ソニーセミコンダクタ
    ソリューションズ株式会社
    車載事業部
    Distinguished Engineer

  • 丹波 廣寅氏 ソフトバンク株式会社
    モバイル技術統括
    IoT & AI技術本部
    本部長

  • 藤吉 弘亘氏 中部大学
    工学部・ロボット理工学科
    教授

  • 本村 真人氏 東京工業大学
    未来産業技術研究所
    所長

  • 中原 啓貴氏 東京工業大学
    工学院情報通信系
    准教授

  • 二宮 芳樹氏 名古屋大学
    未来社会創造機構
    モビリティ領域
    特任教授

  • 西尾 泰和氏 一般社団法人未踏
    理事

  • 平賀 督基氏 株式会社モルフォ
    代表取締役社長
    兼CEO&CTO

Flow

コンテストの流れ

  1. STEP1

    SIGNATEへログイン

    SIGNATEへログイン

    参加には、本コンテストの実施プラットフォーム「SIGNATEに会員登録が必要です。

    SIGNATEとは

    SIGNATEとは

    SIGNATEとは

    SIGNATEは、データサイエンスによって企業や社会のリアルな課題に挑戦する
    「コンペティション」を通じて、スキルアップ・キャリアアップを実現できるサイトです。

    コンペティションの仕組み
    コンペティションの仕組み

    SIGNATEはこちら

  2. STEP2

    コンテストに参加

    コンテストに参加

    分析用データをダウンロード後、コンペルールを確認後モデルを作成し、予測結果を投稿します。

    参加方法はこちら

    参加方法はこちら

    コンテスト参加方法

    SIGNATEにログインできたら、いよいよコンテストに参加いただく準備が整いました。
    コンテストの流れを確認し、入賞を目指して、奮ってご参加ください。

    コンテストの流れ

    第3回コンテストに参加する

  3. STEP3

    入賞者決定&表彰式

    入賞者決定&表彰式

    コンテスト終了後、入賞者は懸賞を獲得し、
    表彰式で発表いたします。

    過去の表彰式の様子

    過去の表彰式の様子

    第1回 AI Edge Contest入賞式

    各部門の最優秀者に対し、経済産業省商務情報政策局賞や、各部門のランキング上位者に
    エクストリームエッジ賞、賞金(1 位50 万円、2位30万円、3位10万円、アイデア賞10万円)・賞品を授与しました。

    • 第1回 AI Edge Contest入賞式の様子01
    • 第1回 AI Edge Contest入賞式の様子02
    • 第1回 AI Edge Contest入賞式の様子03

    入賞者レポート

SIGNATEとは

SIGNATEは、データサイエンスによって企業や社会のリアルな課題に挑戦する
「コンペティション」を通じて、スキルアップ・キャリアアップを実現できるサイトです。

コンペティションの仕組み
コンペティションの仕組み

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コンテスト参加方法

SIGNATEにログインできたら、いよいよコンテストに参加いただく準備が整いました。
コンテストの流れを確認し、入賞を目指して、奮ってご参加ください。

コンテストの流れ

第3回コンテストに参加する

第1回 AI Edge Contest入賞式

各部門の最優秀者に対し、経済産業省商務情報政策局賞や、各部門のランキング上位者に
エクストリームエッジ賞、賞金(1 位50 万円、2位30万円、3位10万円、アイデア賞10万円)・賞品を授与しました。

  • 第1回 AI Edge Contest入賞式の様子01
  • 第1回 AI Edge Contest入賞式の様子02
  • 第1回 AI Edge Contest入賞式の様子03

入賞者レポート

主催・共催

主 催

経済産業省

NEDO

共 催

DMP

SIGNATE

後援・協賛

  • 第1回
  • 第2回
  • 第3回
  • 第4回
後 援
IEEEジャパン・オフィス、公益社団法人自動車技術会、一般社団法人人工知能学会、
公益社団法人計測自動制御学会、一般社団法人電子情報通信学会、公益社団法人精密工学会
協 賛
エヌビディア合同会社、株式会社モルフォ、株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル、株式会社デンソー、さくらインターネット株式会社、株式会社Fixstars Autonomous Technologies、損害保険ジャパン日本興亜株式会社、日本電気株式会社、ソニー株式会社、パナソニック株式会社、ソフトバンク株式会社、グーグル合同会社、ダイナミックマップ基盤株式会社、三菱電機株式会社、東芝デバイス&ストレージ株式会社、ルネサスエレクトロニクス株式会社、株式会社ティアフォー、IHSマークイットジャパン合同会社、トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・ディベロップメント株式会社
後 援
IEEEジャパン・オフィス、一般社団法人電子情報通信学会リコンフィギャラブルシステム研究会、
一般社団法人電子情報技術産業協会、一般社団法人電子情報通信学会、公益社団法人計測自動制御学会、
一般社団法人日本ロボット学会、公益社団法人自動車技術会、一般社団法人人工知能学会、公益社団法人精密工学会
協 賛
損害保険ジャパン日本興亜株式会社、三菱電機株式会社、パナソニック株式会社、株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル、ダイナミックマップ基盤株式会社、株式会社デンソー、日本電気株式会社、Google合同会社、株式会社ティアフォー、さくらインターネット株式会社、ソニー株式会社、ソフトバンク株式会社、ルネサスエレクトロニクス株式会社、Informa Intelligence G.K.、株式会社モルフォ、トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・ディベロップメント株式会社
後 援
IEEEジャパン・オフィス、一般社団法人電子情報技術産業協会、公益社団法人計測自動制御学会、
一般社団法人電子情報通信学会、公益社団法人精密工学会、公益社団法人自動車技術会
協 賛
Google合同会社、損害保険ジャパン日本興亜株式会社、株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル、パナソニック株式会社、ダイナミックマップ基盤株式会社、トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・ディベロップメント株式会社、ソニー株式会社、ソフトバンク株式会社、日本電気株式会社、株式会社デンソー
協 賛
Google合同会社
株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル
パナソニック株式会社