科学・技術

2017年5月23日 (火)

スマホ向け機械学習に使える「TensorFlow Lite」発表

Google I/Oでこれも発表されてました。地味に扱われてますが、今後の製品に与える影響は大きそうな技術です。

[速報]Google、スマートフォン向けの機械学習ライブラリ「TensorFlow Lite」発表。DSPをアクセラレータとして利用。Google I/O 2017 - Publickey

スマホでディープラーニングまでも可能にするライブラリ「TensorFlow Lite」が先のGoogle I/Oで発表されました。

これまでもTensorFlowをスマホで使うことは可能でしたが、あまりすんなりとはいかなかったようです(といってもやったことないのでわかりませんが)が、こちらはスマホアプリ向けのライブラリ。

さらにAndroid向けのDSPを使った高速化処理もできるとのことです。PCでいうところの、GPUのような役割をしてくれるようで。

スマホでAIの処理能力が上がるということは、OK GoogleやSiriのように今まではクラウド頼みだったスマホのAI系サービスが、端末単体で行えるということになるかもしれません。

サーバーや回線が込んでたり、そうでなくてもクラウド側の応答を待たないといけない分遅かったのが、端末側だけで処理できるようになれば早く反応が返ってくるというわけです。

産業向けの人工知能・IoT機器でも言われてますが、例えば画像認識を担う機器がいちいちクラウドに映像を送って処理しているとどうしても遅くなってしまいます。自動運転のような1秒以下の判断が求められるものだと、クラウド化はなお不可能。

なので、末端の端末でもある程度のAI処理ができるようにするというのが今のトレンドのようです。こういうのを”エッジコンピューティング”といってるみたいですね。

コンシューマ向けのエッジコンピューティングを目指したのがこのTensorFlow Liteというわけでしょうか。

こういうしれっと発表されたことがその後大きく化けることがあるので、Googleというところは侮れません。一方でセンセーショナルに取り上げられたものの、その後大きくしぼんでしまったGlassやEraのようなプロジェクトもありますけど。

Androidアプリを作っているわけではないですが、ちょっとだけ気になりますね、TensorFlow Lite。こちらも本家TensorFlow同様オープンソースで公開されるとのことです。

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

2017年5月 9日 (火)

3分でわかる”人工知能(AI)”解説ビデオをMicrosoftが公開中

今は第3次AIブームといわれてます。つまり、過去に2回あったわけですが、いずれも期待外れに終わり冷めてしまったという歴史があります。

しかしこの3回目は”本命”と評されてますが、いったいどうして今回のAIブームはすごいのか?というのが3分でわかるビデオをMicrosoftが公開してます。

「3分で分かる人工知能」動画、マイクロソフトが公開 - ITmedia NEWS

私も見てみましたが、たしかにわかりやすいです、このビデオ。3分でうまくまとめたものです。

ただしオールイングリッシュなので、”設定”(画面右下の歯車マーク)の字幕で日本語を選択してみるとよろしいでしょう。

特に経営者・管理者の人たちに見てもらいたいですね。人工知能というものがもたらす影響を感じていただけるかと思います。

私の周囲にもいますが、AIなどを用いた行き過ぎた自動化が人の考える力を奪い取ってしまうという危惧を抱いており、あまり自動化・効率化を強調すると抵抗してしまう人が多いようです。

しかしAIの使命は本来人の手助け・アシスタント。過去のデータを使って学習するため、返してくれる答えはあくまでも今までの知識やデータでわかる範囲のこと。その先は人が作り上げるしかありません。

ただし人だけでは今までの知識を引っ張り出して下準備する作業に時間を費やしてしまい、肝心の創造の時間が取れないということに陥ります。これをAIが補ってくれるというわけです。少なくとも、私はそう感じてます。

自動化というものに抵抗を抱いている方は、ぜひこちらの記事を読んでほしいですよね。

“自動化を進めると設計者が考えなくなる?"への回答

”自動化”によって考えなくなるような作業なんて、本来その程度の価値しかないんでしょうね。そういうことです。

どうも日本の企業の上の方にまだまだこの抵抗感というものがあって、これがAIへの取り組む機会を奪っているように思います。

会社内でもそのことに気付いて動く人はいるんですが、やはり経営側の支援がないとだめですね。これは私自身の実感。

肯定的であれ、否定的であれ、一度AIとはどんなものかを知るために見ていただきたい動画です。

財政破産からAI産業革命へ 日本経済、これから10年のビッグ・シフト

2017年5月 8日 (月)

誰でも人工知能なガジェットが作れる!?GoogleからAIのDIYを支援する”AIY Projects”始動!

第1弾はRaspberry Pi 3用のボイスキット”Voice Hardware Accessory Top”をリリースだそうです。

Google、誰でも人工知能プロダクトを制作できる「DIY AI」を目指すプロジェクト「AIY Project」を発表。第一弾はボイスキット | Seamless

公式サイト:AIY Projects

Googleが発表したこの”AIY Projects”とは、自身の問題解決にAIを使いたい人を支援し、だれでもAIプロダクトを作れるようにするプロジェクト。DIYとAIをひっかけて”AIY”のようです。

で、第1弾のこのボイスキット、マイク、スピーカー、ボタン・スイッチ類が付いたRaspberry Pi用HATに段ボール製のケースを組み合わせたキット。そして、これらを使うための専用のOSイメージをダウンロードして使います(専用イメージはこちら)。

製作手順・動作テスト方法はここ(Voice Kit | AIY Prjects)にあります。はんだごても不要で、1時間半くらいで作れるとか。楽ですね。

”誰でも”と謳われてますが、まず上のドキュメントが読める最低限の英語力、そして多少のLinux・プログラミング知識は必要かと思われます。

ところで、これってどうやって入手するんでしょうか?

下記記事を見る限り、Raspberry Piの公式雑誌「MagPi」の最新号を入手すると付録についてくるそうです。

このGoogle HomeのDIYキットはRaspberry Piとボール紙でできた魔法のボックス | TechCrunch Japan

Raspberry Pi 3は別途必要。

上の動画ではいきなり会話してますが、どうやらGoogle Assistant SDKやGoogle Cloud Speech APIあたりを使ってるようです。

人工知能ってやつを使って何かをさせたいという願望がある方なら、要注目です、AIY Projects。第2、第3弾は何が出てくるんでしょうか?ちょっと楽しみです。

Raspberry Pi 3 MODEL B

2017年5月 4日 (木)

顔写真や日産車をカフェにプリントしてくれるお店”クロッシングカフェ”

カフェといえばスタバにドトールにコメダ(?)といろいろなお店がありますが、東京・銀座にはこういうお店があるそうです。

写真を撮影してカフェアートにしてくれる機械がすごいwww

銀座にある日産ギャラリーが”NISSAN CROSSING”という、ドライビング体験もできるギャラリーとして生まれ変わったそうですが、その2階にある”クロッシング カフェ”にある”MACCHI-ART”というカフェラテ プリンターがなかなか面白そうです。

お店のサイト:クロッシング カフェ CROSSING CAFE SHOP|TRANSIT GENERAL OFFICE INC.

まずはこちらの動画をご覧ください。

iPadで撮影した写真をその場でプリントしてくれます。

顔写真だけでなく、9種類の日産車も印刷可能。

私なら”フェアレディ Z432”か”スカイライン 2000GT-R”あたりでしょうか。できればR32 GT-Rも欲しいところですね。

こんな変わったサービスだとさぞかしお高いんでしょう・・・と思いきや、こちらのメニューを見ると一杯400円(税込み)だそうです。

MENU DESIGN_JPN_0915 - CROSSINGCAFE.pdf

Macchiart01

東京へ行かれた際は立ち寄ってみてもいいかもしれませんね。

休日カフェ

2017年4月27日 (木)

電子書籍サイト「めちゃコミック」ではAIを使いタグ付け作業を効率化

人工知能の活用事例がまた一つ。

人工知能(AI)を「めちゃコミック」で活用|プレスリリース配信サービス【@Press:アットプレス】

めちゃコミック(めちゃコミ)

電子書籍販売サイト「めちゃコミック」で、コミックに検索・分類用のタグ付けをAIで自動で行えるようにしたと発表しました。

これまでは漫画を見て人の手で直接タグ付けしていたようですが、今は中のストーリーや絵からAIが判断して自動タグ付けしているとのこと。

おかげでスタッフのタグ付け作業が減り、これまでタグ付けしていなかった作品までタグが付けらえるようになったおかげで、作品が探しやすくなったようです。

なかなか賢いですねぇ。

実は私もこういうの、作りたいんですよね。

今職場にて資料検索の仕組みを構築しているんですが、わざわざタグをつけて登録してもらってるんですよね。

これが面倒で資料登録しない人もいて、わりと中途半端なデータベースになってます。

タグ付けが自動でできるようになれば、担当者の負担が減り、登録される資料が増えそう。

どうやってるんでしょうね?画像認識+自然言語処理あたりを組み合わせればできるのかな。やっぱり言語処理にも手を出さないとだめですかね。

他の職場でも、もしかしたらこういうシステムの需要ってありそうですよね。なんとか構築してみたいものです。

[まとめ買い] 博多弁の女の子はかわいいと思いませんか?(チャンピオンREDコミックス)

2017年4月24日 (月)

週刊ジャンプの短命作品をTensorFlowで予測!?

ずいぶん無謀・・・いや興味深い試みですね。

週刊ジャンプ 46年分の目次データを使って、短命作品(10週目以内に打ち切られる作品)を予測する多層パーセプトロンをTensorFlowを使って作ってしまおうという記事が出てます。

週刊少年ジャンプの短命作品を,機械学習で予測する (前編:データ分析) - Qiita

まだ前編(分析)なので、実際の予測までは至ってませんが。

なお、上のグラフは様々な切り口で短命(10週以内)で終わった作品:緑色とそうでない作品:ピンク色を様々な切り口でプロットした結果。ぱっと見た限りではあまり有意な差が見られませんが、大丈夫でしょうか・・・

ところで、どういう切り口でプロットしたのか、よくわかりませんねぇ。ただグラフの軸に(Week2)、(Week3)・・・って書いてあるので、連載週と掲載順位か何かのプロットでしょうか?

昔ジャンプを読んでた頃、わりといい感じの作品でも打ち切りになってしまった作品にいくつか出会ったことがありました。なんだかそれがトラウマになってたのか、高校時代にはサンデーばかり読んでましたね。

そういえば、人工知能学会 全国大会 2017が5月23日から名古屋で開かれるそうですが、その中に「コミック工学」という気になるセッションがありますね。

JSAI2017 – 2017年度 人工知能学会全国大会(第31回)

オーガナイズドセッション「コミック工学とAI」のところには「「コミックの解釈」「キャラクター認識」「コミック表現の応用」「オノマトペの理解」「新しいコミックの提案」「コミックの国際化」などを例として,日本が世界に発信する重要文化ソースであるコミックを取り扱うために必要となるMultimedia処理技術やインタフェース,データベース,マーケティングなどの研究を分野横断的に広く募集します.」なんて書いてあります。

何やってるんだかさっぱりわかりませんが、日本の漫画を真面目に分析している集団というのは確かに存在するようです。

となると、上のような分析も「コミック工学」になるんでしょうかね?

ちょっと面白い機械学習活用事例でした。

こち亀 暴れまくって40年!歴史を刻んだ両さん掛け時計(電池付き) ジャンプ 抽プレ 当選品

2017年4月22日 (土)

”恋する気持ち”を抱いている相手を感知するイソギンチャク風ガジェット”Ripple”

合コンやお見合いパーティーで活躍してくれそうなアイテムが登場です。

「恋する気持ち」が可視化されちゃう、驚きのアクセサリー | TABI LABO

このイソギンチャクのような物体は「Ripple」という、相手が自分に恋する気持ちを抱いているかどうかを感知し知らせてくれるという、奥手な人にとっては夢のようなガジェットです。

色や触手のざわざわ感を使って表現してくれるようなので、自分も相手も一目瞭然。

これをつけた両者がざわざわと惹かれあっていたら両想いの可能性大!実に便利なグッズですねぇ。

2つのカメラを使い、周囲の人の目線や態度を分析し、好意があるかどうかを判定している模様。

問題があるとしたら、このつけるのに若干勇気が必要な見た目くらいでしょうか。

人間、相手の気持ちがわからないことにかなりストレスを感じる動物のようなので、これは流行りそうなガジェットですね。デザイン次第では。

もっとも、話しかける勇気までは補充してくれないので、そこは人間次第。視線を感知したからといっても、ハシビロコウちゃんのようにただじーっとみてるだけってこともありますし、必ず好意を持っているかというわけでもないようです。

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2017年4月20日 (木)

タワークレーンの謎!?

うちの近所の警察署が最近建て替えをやってまして。

Img_08191

自宅の窓からこんなのが見えます。

写真では伝わりにくいですけど、結構でかい。

色が色だけに、私は「ジム」って呼んでます。

ちなみにモビルスーツのジムは全長18mですが、一体こいつは何メートルあるのか!?

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いろいろ調べてみましたが、まず足元の骨組みのはすかい部分が大体1mだとすると、赤の根元部分まで24個あるので、運転席のある当たりくらいまでが大体27~8m暗いと想定されます。

OTA-280HN | タワークレーン・クライミングクレーンのレンタル・中古販売|建築機械部【NISHIO】

どうもこのクレーンぽいですが、こちらによると骨組みの部分(マストっていうらしいです)は6mと9mの2種類ある模様。

継ぎ目から察するに、この6mのを4つ使ってるみたいなので、やはり運転席までが27mくらいになりそうと予想されます。

上のアームまで含めると40mくらいにはなりそう。かなりでかいですね、これ。

さて、そんなタワークレーンですが、こんなサイトがありました。

タワークレーンの特徴・仕組み|タワークレーン特設サイト:大林組

「タワークレーンの謎」というサイトです。

タワークレーンの構造や組み立て方・ばらし方、どれくらいの人が必要なのかまで書かれてます。

運転席が萌えますねぇ!!

もはやモビルスーツです。こいつは。

「タワークレーンがただの建設用重機でないところを見せてやる!!」

なんてセリフ言いながら戦ってるんでしょうかねぇ!いや、そんな厨二病な人、いないでしょうけど。

こういう巨大な建設機械が大好きなフレンズなので、ますます好きになれそうです、タワークレーン。

身近にこれを見かけたら、ぜひこのサイト見て萌えてやってください。

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2017年3月22日 (水)

軍手で瞬間接着剤を使わないで!という警告がTwitterにて拡散中

確かに熱を帯びるというのは認識してましたけど、やけどをするほど熱くなるという認識はなかったですね。

「軍手しながら瞬間接着剤を使わないで」セメダイン公式が警告 化学反応でやけどの恐れ

手袋・軍手をした状態で瞬間接着剤を使う際、その手袋に瞬間接着剤がしみこむと高熱を発してやけどにつながる恐れがあるそうです。

接着剤のメーカー「セメダイン」の公式アカウントがTwitter上で警告を発してます。

瞬間接着剤は空気に触れて固まるそうですが、繊維などにしみこむと空気に触れる面積が増えて、急激に化学反応が起こるため高熱になるとのこと。この接着剤が固まるという反応は”発熱反応”なんですね。

アロンアルファを作る東亞合成でも同様の警告を行ってるようです。

手袋だけでなく、たとえばストッキングの伝線を止めるため瞬間接着剤を使うと、やはり高熱によりやけどするということがあるようです。

手袋を使う場合はポリエチレン製手袋など接着剤がしみこまないタイプのものを使うよう呼び掛けてます。

こんな危険があるなんて、あまり考えたことがなかったですね、瞬間接着剤。

以前「Raspberry Piで4足歩行ロボット作ってみた」際にも多量に使用しましたが、今後も同様の変なものを作るつもりなので、気を付けないといけませんね。

川西工業 ポリエチレン手袋 内エンボス 100枚入 #2013 クリア M

2017年2月28日 (火)

日本発の深層学習プラットフォーム”DIMo”

とある講演会で知りましたが、人工知能用機械学習として今最も注目されている”深層学習(ディープラーニング)”のプラットフォームで、日本発のものがあるそうです。

速報 - PFN、エッジ機器向け深層学習ソフト「DIMo」の商用ベータ版提供へ:ITpro

上の記事は少々古いですけど、この日本発の深層学習プラットフォーム”DIMo(ダイモ)”を使った商用パッケージのベータ版リリースのニュースです。

このDIMoは、オープンソースで提供されているChainer(深層学習用フレームワーク、TensorFlowのようなものでしょうか)、SensorBee(ストリームデータ向けETLツール、Twitterのようなデータからいろいろ分析できるやつらしいです)の2種類のフレームワークを含む統合ソフトのようです。

機能としては「コンピュータビジョン(人・物体検出)」「異常検知」の2種類。

前者はいわゆる”画像検知”ってやつで、昨年サイエンスZeroでやってた”人工知能”特集に、防犯カメラに映った人物特定に使われてました。

2016年6月26日の放送|NHK「サイエンスZERO」

これがDIMoで動いているとは知りませんでした。なかなかすごいですね、このフレームワーク。

もう一つの「異常検知」については、こっちに詳しいです。

異常検知の世界へようこそ | Preferred Research

要するに、正常なセンサーの値・波形を普段は学習しておき、その値から外れた場合に自動で認識してくれる仕組み。工場での機器の異常を発見できる仕組み等に使えそうです。

もうちょっと視野を広げないとだめですね。まさか日本発の深層学習フレームワークがこれほどのものとは・・・

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

より以前の記事一覧

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