Sexy Technology

ラズパイ4の新GPUをハックしてディープラーニング推論を高速化、一体なぜ開発できた？

　IoT向けの安価な小型コンピュータとして注目を集める「Raspberry Pi（ラズパイ）」の全シリーズに、GPUが標準搭載されていることをご存じだろうか。元は教育用途として始まった同デバイスだが、ユーザーが3次元グラフィックスに触れられるよう、米Broadcom社製のメインチップにGPUコア「V…

複数センサ間の時間ズレ補正する技術、東芝が意味ある区間発見する時系列解析の新手法

　ロボットをはじめとする複雑なシステムは、状態を測定する多数のセンサを備えている。そこから得られる豊富な時系列データに機械学習技術を適用すれば、故障の予兆の検知や、よりよい制御方法の発見などが可能になるとの期待は大きい。

パナソニックが圧縮と併用で品質保証しやすい学習技術、組み込みディープニューラルネットの開発工数を5割削減へ

　パナソニックがディープニューラルネットワーク（DNN）の規模の軽量化に利用する新技術の開発を進めている。同社が掲げる目標は、ロボットなどの組み込み機器に向けたDNNの開発工数を5割削減することである。そのための手段として、規模を縮小する前後でDNNの振る舞いを可能な限り一致させるという発想を打ち出…

ロボ大手の三菱電機が強化学習の通説覆す、世界最高性能の手法

　大手産業用ロボットメーカーの三菱電機が、ロボット向けの強化学習で高い性能を実現する新手法を開発した。既存の深層強化学習アルゴリズムに、三菱電機が考案したモジュールをアドオン（付加）すると、タスクの性能を最大で1.5倍ほど向上させ、学習効率も大幅に向上できた。

ソニーがディープニューラルネットの新たな量子化技術、最適なビット数を層ごとに学習

　ディープニューラルネットワーク（DNN）の規模を性能を保ったまま縮小し、ロボットなどの組み込み機器で使いやすくする新たな技術がまた1つ登場した。

自然言語処理発のディープラーニング技術が画像認識に流入、FacebookのDETR

深層学習の第3の基幹部品Self-Attention多用

　機械翻訳や質問応答など自然言語処理（NLP）の領域で発祥した、とあるディープラーニング技術が今、画像認識の領域に本格流入し、大きな成果を生み出し始めた。自然言語処理と画像認識、2つの領域に深く精通し、米グーグルとディープラーニング技術の先端開発で常にしのぎを削る米IT大手、Facebook社が開発…

1～2ビットへの大幅量子化でDNN推論の電力効率向上、LeapMindがCNNアクセラレータ回路を開発

　ディープラーニング技術を手掛けるベンチャー企業のLeapMindは、畳み込みニューラルネット（CNN：convolutional neural network）の推論を高速に実行できるアクセラレータ回路を開発。

新しいロボットの眼、動きに強いイベント駆動ビジョン、認識用ディープニューラルネットは非同期型

　“ロボットの眼”となる画像センサに、新しいタイプのデバイスが台頭しつつあることをご存じだろうか。現在、ロボットではRGBカメラ、距離画像（depth）センサ、LIDARなどが“眼”として使われることが多いが、ここに新たなタイプの画像センサが加わりそうなのだ。

グーグルの世界モデルは自らの“夢想”で学習、ロボット強化学習で最高性能の新手法

　「夢を見ながらロボットを動かす」─。そんなSFじみたタイトルの技術を米グーグルが発表した。その名も「Dreamer（夢想者）」。大仰な名前だが、至って正統派でプラクティカルなロボット向けの機械学習手法である。

時系列の分類をトポロジカルデータ解析で高精度に、富士通らが自動解析ツールを提供へ

　2020年3月、富士通と富士通研究所はフランスの国立研究機関Inria（Institut national de recherche en informatique et en automatique）と共同で、IoT機器などで取得した時系列データから異常な状態を検出できる人工知能（AI）モデルを…

Dysonロボット研が深層学習ベースのSLAM技術で革新、DNNの表現学習で密なリアルタイム手法

　ロボット掃除機の世界的なメーカーである英国創業のDyson社。同社が英国の名門大、Imperial College London（ICL）内に設立した研究所「Dyson Robotics Laboratory（ロボット研究所）」が、visual SLAMの領域で斬新な成果を出した。

深層学習のデータの良否を自動判定し精度改善、日立が阪大の説明可能AI技術をDNNに活用

　ディープニューラルネットワーク（DNN）の実用化が広がるにつれ、開発したDNNの判断の根拠を人にもわかる形で説明する技術への需要が高まっている。DNNの性能をなるべく高め、不具合を未然に防ぐためには、どこをどう改良すればいいのかのヒントが得られるためだ。

ロボットベンチャーGROOVE ＸのLOVOT大解剖：分解写真編、内部のハードウエアはどうなっているか

　全身で約5700個ほどの部品がある。モジュール単位だと200個ほどある。なお、この展開写真では、配線用のフレシキブル基板やハーネス（リード線）についてはすべて　は掲載していない

100億円集めた日本最大のロボットベンチャー、GROOVE Xのロボットを大解剖

ソフトの半数はGo言語製、脱ROS、クラウドはGCP

　日本のロボットベンチャーのエクイティ調達額として過去最大となる約100億円もの資金を調達したGROOVE X注1）。2015年11月の創業後、約4年の歳月を掛けて開発した家庭向けロボット「LOVOT」の出荷が2019年12月、いよいよ始まった。

CNNの精度を落とさずモデルを圧縮・高速化、深層学習ベンチャーのアラヤが独自方式を考案

　ディープラーニング（深層学習）技術の中でも実用化が先行し、画像認識などに広く利用されているCNN（convolutional neural network）を、電力や処理能力に制約がある組み込み機器で実行しやすくする技術がまた1つ現れた。

データ駆動ロボティクスとディープラーニング技術、ImageNetロボット版への試み

　現在のディープラーニング技術の基盤となっている大規模データセット。ディープラーニング技術がブレークするキッカケとなった画像認識では、2万クラスの物体を扱い、1400万枚の画像から成る「ImageNet」という大規模データセットの存在が、技術の普及を下支えした。

東芝が単眼カメラのレンズ収差からステレオ並み高精度距離画像、深層学習で推定

　普通の単眼カメラでわずか1枚の写真を撮るだけで、高精度な距離画像を得られる技術を東芝が開発した。レンズの口径分による像のボケ具合や、レンズによる色収差・非点収差など画像上の像の微細な様子を基に距離を推定する方式であり、特殊なレンズや画像センサを使う必要がなく、通常の一般的な市販レンズをそのまま使え…

コニカミノルタと東大が深層学習向けコンパイラ、DNNモデルをFPGAに素早く実装

　ロボットや監視カメラなどの組み込み機器で、ディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた推論を高速に実行するための新たな武器が登場した。コニカミノルタと東京大学は、学習済みDNNを高速実行するアクセラレータ回路を、FPGAに効率良く実装できる高位合成コンパイラ技術「NNgen」を開発。

IBMが深層学習と記号論理をつなぐ技術、画像の内容を1階述語論理に変換しソルバで解く

　米IBM社の研究部門、IBM Researchで野心的な研究が進んでいる。現在の人工知能（AI）技術を牽引する深層学習（ディープラーニング）と、以前のAIブームの中核的存在だった記号論理を連携させて、両者の「いいとこ取り」をしようというものだ。