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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…

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。

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。

Appleの自動運転AIはどうなっているのか

　自動運転技術を秘密裏に開発していると言われる米Apple社（図1）。同社の自動運転向けAI技術の一端が明らかになってきた。Apple社は米グーグル、米Amazon.com社、米Facebook社といったAIの先進企業と同様、機械学習分野の研究者を多く雇い入れているが、彼らが開発した自動運転向けの機…

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。

アセントロボティクスが自動ピッキング技術、深層学習向けに教師データを大量に自動生成

　ソニー元副社長の久多良木健氏が社外取締役を務め、東京・恵比寿に拠点を置く日本のAIスタートアップのアセントロボティクス（Ascent Robotics）。本誌が、深層生成モデルの自動運転への応用など、同社の先端的な取り組みを他誌に先駆けていち早く紹介したのは2017年11月のこと。

グーグル系AI企業が作った3次元空間を解釈するディープラーニング技術、物体の裏側も“想像”

　3次元空間を自在に解釈し、想像するディープラーニング技術が登場した。何らかの物体が置いてある部屋などの空間について、任意の地点の座標を指定すると、そこから見える光景をディープニューラルネット（DNN）が正確に“想像”。まるでカメラで撮影したかのように画像として生成するのだ。

唐揚げなどの不定形物をモデルレスで高速ピッキング、オムロンが2指グリッパ向けに軽量な把持技術

　オムロンは唐揚げやジャガイモなどの不定形物を、対象物の3次元モデルなしに2指グリッパで高速に把持する技術を開発した（図1）。カゴなどにバラ積みされたこれらの不定形物について、約0.2秒の探索時間で把持位置を算出できる。

IBMがロボット向けに新たな強化学習手法、安全制約を満たしながらうまく学習し報酬増大

　深層強化学習をロボットの制御などに適用する際の課題の1つは、環境や制御対象自体に起因するいくつもの制約条件を、ニューラルネットで表現する制御器（policy：方策）にどのように反映するかである。

トヨタがロボットHSRの把持機能を高速化、ペットボトルを5秒で拾う

RRTに加えてsplineベースの動作計画を実装

　トヨタ自動車は、研究開発用に提供している生活支援ロボット「HSR（Human Support Robot）」の把持機能を高速化した。従来は床の上などにあるペットボトルを認識してから、手先のグリッパで掴んで拾い上げるまでに約16秒を要していたが、動作計画技術を改善し、わずか5秒でペットボトルを拾い上…

ソニーが医療見据え力覚フィードバックの遠隔操作装置、光学式FBGで力計測

　ソニーが手術支援ロボットなど医療用途を見据え、力覚フィードバック付きの遠隔操作システムを開発した。手術支援ロボットとして世界首位の出荷実績を持つ米Intuitive Surgical社の「da Vinci」のようなマスタースレーブ型の装置である。

東芝らが「スパースモデリング」技術を改良、欠落が大きいデータでも効率的に学習、解釈もしやすく

　様々な用途に機械学習を適用する際の第一のハードルは、学習データを十分用意できるかどうかである。大量のデータを揃えるのが難しいだけでなく、多くの項目から成るデータの場合は所々の項目で値が欠落した「歯抜け」の状態が生じがちだ。

船の自動運転に強化学習、古野電気が開発、ガウス過程でダイナミクス自動獲得し実機学習可能に

　試行錯誤を通じて、教師なしで学習できる機械学習技術の一種「強化学習（RL：reinforcement learning）」。これまで実用化例が少なかったこの強化学習技術を、自動運転向けに実用化しようとする企業が日本から出てきた。

専門家の意図が分かる模倣学習を逆強化学習で、NECが単発の意思決定問題から実用へ

　人の専門家の行動に倣って、ロボットや自動運転車などの制御方法を開発する「模倣学習」（imitation learning）の研究が盛んである。最近ではディープラーニング（深層学習）技術を応用して、専門家が無意識のうちに仮定する判断基準や行動ルールをモデル化する手法に注目が集まっている。

NVIDIAが始めた“深層学習ではない”異色のロボット研究、Riemann幾何使い、高品質動作をリアルタイム生成

　米国西海岸の北部にある都市、シアトル。海に囲まれ、全米屈指の「暮らしやすい街」として知られるが、米Microsoft社や米Amazon.com社、米Boeing社など米国の巨大テクノロジー企業が近郊に拠点を置く都市でもある。このシアトルに2019年1月、GPUの雄であるあの米NVIDIA社が新しい…

筑波大と横国大がニューラルネット自動設計技術、アーキテクチャ探索がPC上でも2時間半で完了

　米グーグルが2019年5月に発表した「EfficientNet」は、驚くべきニューラルネットである。ImageNetを対象にした画像分類タスクでトップ5精度が97.1％と現在の最高性能（SOTA：state of the art）に迫りながら、パラメータ数は1/8.4、推論速度は6.1倍になったと…

複数タスクをうまく学習するための技術「メタ学習」、グーグルが「見て、試して、学ぶ」手法考案

　「見て、試して、学ぶ」─。まるで子供向け体験教室のキャッチコピーかのような名称のロボット向け機械学習アルゴリズムを、米グーグルが考案した。人間のお手本動作を基にそれをマネするように学習する「模倣学習（imitation learning）」と、強化学習のような試行錯誤の要素を組み合わせた学習手法で…

IBMが深層学習の高速化向けコンパイラ技術、スパコンからエッジまでスケーラブルに対応

　米IBM社がディープニューラルネットワーク（DNN）の学習や推論を高速に実行する専用チップ（DNNアクセラレータ）の研究開発に一段と力を注ぎ始めた。2019年2月に、同社の研究部門IBM Researchは「AI Hardware Center」と呼ぶ研究開発組織を発足。大学や半導体メーカー、半導…

グーグルがロボット機械学習向けライブラリ「Tensor2Robot」を公開

　グーグルは2019年5月、ロボットを用いた大規模な機械学習・深層強化学習向けのライブラリ「Tensor2Robot（T2R）」をオープンソースソフトとしてGitHub上で公開した。

グーグルが深層学習ベースの単眼SLAMで革新的成果、既存のvSLAM凌駕する精度

　SLAM関連の技術で、米グーグルが革新的な成果を出した。visual SLAM型での成果である。豊富な人材を抱え、グーグルが世界随一のレベルにあるディープラーニング（深層学習）の技術をこのSLAMの技術領域に縦横無尽に適用することで、既存のvisual SLAMを置き換え得る新技術を開発した。