エッジAIをサポートするAIアクセラレータを用いたアプリケーションの作成と，並列化による速度向上を目指す．
実装するアプリケーションは，手動で走行した際の車載カメラ画像とコントローラ値を教師データとして，End to Endで学習し走行する簡易的な自動運転システムを試作した．ハードウェアは，簡易模型自動車Zumo・ Raspberry Pi 4・AIアクセラレータIntel NCS2を用い，推論フレームワークはOpenVINOを用いた．
このアプリケーションは，道路の検出・走行・標識の認識など，複数の推論を同時に行う必要があり，実行速度の向上が求められる．そこで，Raspberry Pi上で推論を行うIntel NCS2の並列化による速度向上と,その際の消費電力の検証を行う．