AI [Machine Learning /  DeepLearning ]

AI

[ Machine Learning / Deep Learning ]

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 第3次AIブームと言われる昨今。
AI=Artificial Intelligence (人工知能)、特にディープラーニングを中心とした技術による
革命的事態が起こっていると言っても過言ではありません。
 オレンジテクラボは、その最新の技術を活かして、それぞれの業種の専門家である企業の皆様とともに、
新しい分野へチャレンジしてまいりたいと考えております。

以下、仮です。原稿ができましたら差し替えます。
必要であれば補足説明として入れ、
必要なければブログ「全くAIがわからない人がわかるようになるまで」シリーズ
みたいなものにしてみましょうか。。。

⬛️ AI技術の発展

 AIの研究が学問分野として確立したのは1950年代。
 以来時代とともにAIは、その都度ブームを巻き起こし2つの冬の時期を乗り越えながら、進化を遂げてきましたしました。
 現在は第3次AIブームとも言われ、強力化するコンピューター・パワー、多岐にわたり可能性をもたらすIoT、様々に蓄積されたビッグデータ、最先端の開発環境を手に入れられるクラウド・システムなどの技術を背景に、AI=Artificial Intelligence (人工知能)、特にディープラーニングを中心とした技術による急激な変革が起こっていると言えます。 

ディープラーニング
 ディープラーニング(深層学習)は、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法のひとつ。
ディープラーニングの技術は、ニューラルネットワークがベースになっており、これを多層にして用いることで、データに含まれる特徴を段階的により深く学習することを可能にしています。
 ディープラーニングはAIの急速な発展を支える技術であり、その進歩により、自動運転、医療研究、航空宇宙・防衛、産業オートメーション、建築、家電など様々な分野への実用化が進んでいます。


ディープラーニングを用いたAIの事例:

A. 画像分類「何が写っているか」
 画像分類は、ディープラーニングが効果的な結果をもたらす領域の一つです。データをその特徴により分類し結果を見出していきます。
 分かりやすい例としては、MNISTという“0から9までの70,000この手書き数字の画像”からなるデータセットがあり、これらを学習させ、新しく与えられた画像に対しては書かれている数字が0〜9のどれなのかを判定させていきます。この他、動物の写真や人物の顔を分類するような例をよく見かけます。[*1]

B. 物体検出「どこに何があるのか」
 物体検出とは、画像や動画の中から「何がどこにあるか」を検出していきます。
画像や動画をシステムに渡すと、写っている人(あるいは人の顔)や物を検出して枠で囲んで表示するというのが、一般的な物体検出です。
 この画像では、人物が赤、道具が緑の枠で囲まれ内容が示されています。[*2]

C. セグメンテーション「領域の検出」
 セグメンテーションとは、画像の中で同じものを表す領域を示すこと(=境界線を見出すこと)であり、検出した領域にはそれぞれの意味づけがなされます。
 例では、検出した各領域を色で塗り分けし、意味(名称)が記載されています。
 この技術の応用例の1つに、自動車の自動運転があります。自動運転では、リアルタイムで動画のセグメンテーションを行います。[*3]

D. GAN(敵対的生成ネットワーク)
 GANとは、「実在しないものの画像を作り出せる」システムということができるでしょう。実在しない人の顔や姿を作り出したり、存在しない部屋をデザインしたり、画像を様々な特徴によって変えたりすることができます。また、画像のみならず、音声、動画においてもその実力を発揮しています。
 GANは、正解データを与えられることなく特徴を学習する「教師なし学習」の一手法で、画像から独自に法則を見つけ出して真似をします。つまりGANは生成モデルの一種であり、データから特徴を学習することで、実在しないデータを生成したり、存在するデータをある特徴に沿って変換することができるのです。
 またGANは、そのアーキテクチャの柔軟性から、アイデア次第で広範な領域に摘用することができるので、応用研究や理論的研究も急速に進んでおり、今後の発展が大いに期待されています。[*4]

E. 自然言語処理
 自然言語処理とは、「人間が普段使っている言語(=自然言語)をコンピュータで処理する技術」と言えます。人が日常自由に話している言語を、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析、談話解析など様々なアプローチで分解し処理し解析する技術です。
 自然言語処理は実はとても身近な技術で、SiriのようなAIアシスタントやスマートスピーカー、Google翻訳や検索エンジンなど、私たちが普段頻繁に使うものに利用されています。その他、チャットボット、文章の生成・自動要約、企業においては離職の防止と不正の発見、VOC (Voice of Customer:お客様の声)の分析など、様々な分野での利用が広がっています。[*5]

オレンジ実例

⬛️ オレンジテクラボのAI

 現在、オレンジテクラボでは、AIによる画像処理(認識・解析)、自然言語解析、予測・検知、データ・マイニング、その他のAIの様々な技術を用いて、防犯、防災、介護、認知症予防、蓄積データの利用、など多様な事例に対応しております。
 また、IoT(通信やハードウェア)を伴う開発にも対応が可能です。
 いくつもの領域の専門家たちが集結しているオレンジテクラボは、その課題を横断的に見ることができるのが特徴であり、ご要望に対し柔軟にお応えしてまいります。

オレンジテクラボのAIについて、どうぞお気軽にお問い合わせください。

ご提案AI事例

交通システムへの応用
・運転者の視線検知
(居眠り運転予防等)

動作解析、介護への応用
・手指の動作の数値化
・半身麻痺リハビリの数値化

医療への応用
・病理解析への応用
・血液成分認識

建設現場への応用
・危険作業、疲労度検知
・プラント保全支援
・さびの兆候検知

時系列人物追跡

時系列クルマ追跡

路面解析

土石流検知

増水レベル検知

動作解析、介護への応用

歩行解析

2D解析から3Dワイヤーフレーム生成

顔認識、表情認識