Kaggleコンペ「Google Smartphone Decimeter Challenge」で6位を獲得しました

MoTのAI技術開発部の立松と島越です。先日行われたkaggleの"Google Smartphone Decimeter Challenge"コンペティションにて、私たちが参加したチームが6位で金メダルを獲得しました。本記事では、我々の解法や上位陣の解法を含めたコンペの概要についてスライドで紹介させていただきます。

はじめに

初めまして。MoTのAI技術開発部の立松と島越*です。先日行われたkaggleの"Google Smartphone Decimeter Challenge"コンペティションにて、私たちが参加したチームが6位で金メダルを獲得しました。またこの成果により、島越はKaggle Grandmasterに、立松はKaggle Masterに昇格しました。特に、Grandmasterは世界で234人、日本では20人程度しかいない貴重な称号です。(2021年8月時点)。本記事では、我々の解法や上位陣の解法を含めたコンペの概要についてスライドで紹介させていただきます。

コンペの概要・解法紹介

このコンペはスマートフォンGNSSデータ(GPSを含む衛星測位データ)から車両位置を高精度に推定するというタスクでした。データとしてはGNSSログやホスト作成のbaseline予測等が与えられています。コンペの特徴としてホスト作成のbaseline予測の精度が高く、多くの参加者がこのbaselineの後処理に注力していたことが特徴的でした。我々の解法はADR(AccumulatedDeltaRange)の活用や停止中区間の後処理、SnapToGrid等により精度を向上させました。また上位陣の解法としてはADRの活用法や、GNSSログによるbaselineの改善が重要だったようです。

コンペの解法についてはMobility Technologies と DeNA が合同で行っている技術共有会でも発表しました。その時のスライドは下記に公開しております。我々の解法や他チームの解法などより詳細に紹介していますので、ぜひご覧ください!

まとめ

本記事ではkaggleコンペ「Google Smartphone Decimeter Challenge」における、コンペの概要や我々、上位陣の解法を紹介させていただきました。弊社の展開するサービスと大変関連の強い領域でのコンペであり、得られた技術はプロダクトにおいて積極的に活用していきたいと考えています。

最後になりますが、Mobility Technologies では Data Scientist / Data Analyst を募集しています。大規模多様なデータを扱い、プロダクトに大きなインパクトを与えられるだけでなく、確かな技術力を持ったメンバーとともに切磋琢磨できるポジションなので、ご興味のある方は是非ご応募を検討していただけると幸いです!

*株式会社ディー・エヌ・エーよりMoTに出向中