IoTの社会応用への展望とその課題 : AI技術とIoT
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産業・社会向けソリューションを支えるIoTと機械学習シンポジウム講演 株式会社アックス代表取締役社長 竹岡尚三様
IoTの社会応用への展望とその課題 : AI技術とIoT
- 2. AXEの自動運転ソフトウェア「Autoware」サポート/Tier4と協業 ■ 東大/名古屋大学 加藤真平先生のAutoware – 日本で一番、自動運転の研究が進んでいる – 名古屋 守山市で、公道を自動運転走行 – トヨタ自動車など、自動車メーカ各社もスポンサ – オープンソースで配布中 – AXEは、Autoware開発を手伝っている •Tier4 (ティアフォー) – Autoware関係者が創業 – 名古屋大発ベンチャー
- 3. 3 機械学習による顔認識 & 阪急電車認識 OpenCV ・ 一般的画像処理 ・ 画像認識 —学習器 —認識器 ・ カメラ入力部 顔認識 ・ 学習済みデータが用意されている ・ 簡単に使用できる ・ ロボットの目玉にでも 阪急電車認識 ・ 学習を行わせた ・ 約5600枚の画像を用意 ・ 約11時間(Intel Core i7@4GHz)
- 4. 4 機械学習 応用 顔追尾 ロボット 人間の顔を見つけたら、追尾する – 顔の位置を判断して、左/右/前/後 どう動くかを決める 完全 自律式 Linux+OpenCV(機械学習)+OpenEL OpenCVは顔認識などを含む 総合的な画像処理ライブラリ OpenELはJASAなどが推進している ロボット用の下位の抽象化層の規格 ・ DCモータの制御はOpenEL ハードウェア ・ RaspberryPi 1など ● ARM11@700MHz ● 512MBytesRAM ・ USBカメラ ・ DCモータ 2013年7月 顔追尾ロボット動画 https://www.youtube.com/watch?v=JkkZ0FpeIaU&t=68s
- 5. 5 機械学習による故障発見/予兆判定 装置 学習結果 機械学習による 判定器 出力 ある部品が不調 実世界 振動センサ 入力 音響センサ 入力装置 学習結果 機械学習 出力 単純な故障/予兆/傷の発見など 近日、ある部品が壊れそう センサ出力を、機械学習済み判定器に入力 ↓ 故障発見 / 故障の予兆判定 カメラカメラ対象物 入力 学習結果 機械学習 出力 傷の発見
- 6. 6 機械学習と推論システムのハイブリッド 故障診断 装置 学習結果 機械学習による 判定器 推論規則 出力 複合事象から、近未来、 なにが起きる? あるパターンの振動が いくつか 検出された 推論システム 実世界 出力 近日に、 どこかが故障しそうな ことを、推論 推論システム: ・滅多に発生しない事柄を ルールで記述 ・複合事象から推論 振動センサ 入力 現象を「記号化」してから、推論を行う 記号にするのは、機械学習による認識 音響センサ 入力装置 学習結果 機械学習 出力 機械学習: 複合的な現象から、 近い将来なにが起きるかま では、判定しにくい。 滅多に起きない現象は、 学習データが入手できない カメラカメラ対象物 入力 学習結果 機械学習 出力
- 7. 7 機械学習と推論システムのハイブリッド 自動運転 カメラ 学習結果 機械学習 推論規則 止まれ 出力 どのように、避ける? 箱が2個ある 人間が居る 推論システム 実世界 出力 箱の間を通る方法 ・コース - 速度 - 曲がり方 機械学習: 反射神経/ 画像認識 レベル 推論システム: ・行動戦略を作る ・競合する条件があっても、答 えを出す カメラ 入力 物体を「記号化」してから、推論を行う 記号にするのは、機械学習による認識 ※AXE AIは、こういう一般的な形に、 とどまらず、推論の中心部に機械学習を使用 (特許出願中) Toyota Research Institute社CEOのGill Pratt氏: 「恐らくAIとルールベースを組み合わせることになるだろう」 (http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/320404/060100025/?P=3) 単純な機械学習の出力
- 9. 9 IoT+AI → アクティブ・エイジング • 神戸大学と共に、 アクティブ・エイジング (高齢者の健康年齢延伸) を IT・人工知能により支援強化することをスタデイ中 • 健康な高齢者の健康年齢を、IoT + IT + AI の助けで 延長させる • 家, 家電製品にIoT センサ • 対話ロボット(センサ入り)と、AI 対話 ↓ • 高齢者の困りごとを知る • IoTにより収集したデータから、 周期性行動を検知 • 周期性行動をサジェスチョン • 本人の異常検出 (いつもの周期性行動を行わない) • 趣味嗜好をAIが学習 → 同じ趣味の人,会合をマッチング → 趣味の情報を、AIがネットワークから探し出す
- 10. 10 現在、先進的AI が行えることの例 • メールを読んで、会議/デートのスケジュールを読み取る • 過去スケジュールから、ユーザの周期性行動を検出 • 嗜好の分析 • 人工知能チャット • エキスパート・システム • 顔/阪急電車 判定 テキスト無脳ちゃん対話 movie https://www.youtube.com/watch?v=sXuSRR2mWqc
- 11. 11 先進的 人工知能技術: AI対話• 人工知能 1.エキスパート・システム 機能 2.ピザ/寿司注文 機能 3.人工無脳ちゃん 対話機能 いずれも、本当の推論システムが動作 • デモ用 フロントエンドは、 – PC用チャット・クライアント – Androidスマホ・アプリ の2種を用意 チャットAIサーバ1: オモチャ・ロボット型 (中にRaspi3を内蔵) チャット・クライアント ロボット内のAIと対話 https://www.youtube.com/watch?v=sXuSRR2mWqc
- 13. 代表的なロボットミドルウェアOSS OpenRTM-aist 産総研が開発したロボット用ミドルウェア RTMは国際規格 http://openrtm.org/openrtm/ja OpenEL 産総研,JASAで開発中のロボット用 低位ミドルウェア RTM, ROSの低位層で、移植性を高める ROS (Robot OS) Googleの自動運転などに使用されている ロボット・ミドルウェア 名古屋大学の自動運転プロジェクトでも使用
- 14. ドローン用OSS:Dronecode https://www.dronecode.org/ Linux Foundationの取りまとめで 無人飛行体 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)を開発 オープンソース・ソフトウェア + オープンソース・ハードウェア オン・ボード(機体上)と、オフ・ボードのソフトウェアがある オンボード: 機体の制御、センサー制御 オフボード: リモコン、データ収集/記録 写真は https://www.dronecode.org/sites/dronecode/files/styles/dronecode_header/public/front_page_sli des/images/drone_video_slide.png?itok=7C7IFYlP より引用
- 15. 15 以上