当社は、AI専用のオープンソースフレームワークであるTensorFlowとPyTorchとの連携を検討し、
AIモデルをAA（Adaptive Application）に移行できるように支援しています。

TensorFlowで実装された複雑なロジックを含むAIモデルをAAに移行する際、半導体会社が提供するPyTorchモジュールが低いコンパイラバージョンを使用している場合や、
Adaptive AUTOSARで必要な一部の機能がサポートされていない場合があります。
また、AAのために必要なC++のバージョンが一致しないと、AAのコンパイルおよび動作に問題が発生します。

この問題を解決するために、当社はAIが使用するコンパイラバージョンに合わせて、自社のAdaptive AUTOSAR Stackを調整し、
Pythonで実装された独自のSOME/IPモジュールを提供します。これにより、Pythonで実装されたAIと制御用のAAが連携でき、AIモデルが検証を完了すると、
Python用のAIをC++用のAdaptive AUTOSAR AIに移行できるサポートが提供され、既存のAI SDKにAdaptive AUTOSAR Stackを統合します。

さらに、Pythonで実装されたAIモデルのロジックを修正せずに、ARM開発ボードおよび開発PCで動作可能な
ARMベースのDocker Container仮想ECUも提供します。

※ 当社のソリューションとAI統合事例：NXP社のS32G2とeIQ-AUTO（AI SDK）