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パナソニックが狙うリアル「夢想学習」、世界モデルから着想し、対照学習や多視点入力を適用

　米グーグルと英DeepMind社が2020年に公表した深層強化学習技術「Dreamer」は、シミュレーターや実環境ではなく、抽象的な潜在空間の中でロボットに行動を学ばせる方法を提案して話題を呼んだ。

ソニーが4脚ロボット、独自開発の新アクチュエータで20kg可搬

　ソニーグループ（以下、ソニー）が新型の4脚歩行ロボットを開発した。4脚ロボットといっても、家庭向けの「aibo」のような小型のものではない。可搬質量（ペイロード）が20kgもある大型の歩行ロボットである。今回の記事では、同社が突然発表したこの大型ロボットの技術の詳細について解説していこう。肝になる…

経路探索のA＊アルゴリズムを深層学習で高速化、オムロンAI子会社が開発

　移動ロボットの経路計画（path planning）やアームの動作計画（motion planning）において、ディープニューラルネット（DNN）を使って高速化しようとの試みが最近増えてきている。経路計画や動作計画は、広大な空間から適切な経路・動作を探索するものであるため、本質的に時間が掛かる処…

深層生成モデル「VAE」の高度な利用方法を富士通が開発、 生成確率や潜在変数の重要度を推定可能に

　ディープニューラルネット（DNN）を使って生成モデルを構成する有力技術の1つ、変分オートエンコーダ（VAE）をそのまま使いながら、これまで難しかった定量的な分析を可能にする方法を富士通と東京大学、理化学研究所の革新知能統合研究センター（AIP）が共同で開発した。

グーグルが開発、強化学習を1000倍高速にする技術

　米グーグルが、ロボットの深層強化学習を1000倍以上に高速化する驚異的な技術を開発した。数時間を要していた学習を、わずか10秒ほどに短縮できる。新しい強化学習のアルゴリズムを考案したという話ではなく、強化学習のすべての分野に影響が及ぶ、よりベーシックなレイヤーで革新を起こした。

DNNより脳に近いスパイキングニューラルネット、IBMが高性能化に向く新学習技術を開発

　画像や音声の認識、自然言語処理やロボットの制御など、様々な用途で活躍するディープニューラルネットワーク（DNN）。その動作原理は、名前が示唆する通り脳の神経細胞（ニューロン）に由来する。ただし、DNNの基本的なユニットの処理は1940年代に提案された単純なモデルをほぼ継承しており、脳にある実際のニ…

自然言語処理発のあのディープラーニング技術がロボ強化学習に流入

　自然言語処理の領域で大きな成果を上げ、一大旋風を巻き起こしている技術が、ロボット向け強化学習の領域についに“襲来”した。人間が書いたかのような自然な文章を生成できるディープラーニング技術「GPT（generative pre-training）」など、自然言語処理の世界を一変させた「Transfo…

時系列データの異常の原因探る新手法、富士通がTDAを応用して開発

　富士通はフランスの研究機関Inriaと共同で、時系列データに異常が見つかった場合の原因解析に役立つ新技術を開発した。異常がなかった場合に、そのデータがどう振る舞うのかを可視化できる。異常度を連続的に変化させると、波形がどのように変わるかを表現することも可能だ。この技術を裏付ける理論を、機械学習技術…

年間取扱高40兆円、中国巨大EC企業、京東集団のロボット技術

　世界最大の規模を持つ中国のEC市場。そこでAlibaba Group（阿里巴巴集団）に次ぐシェアを持つのが京東集団（JD.com社）だ。そのJD社、「BAT」と呼ばれる中国の巨大IT企業、Baidu社、Alibaba社、Tencent社と比べると先端技術のイメージは薄いかもしれないが、実はロボット…

キオクシアが探るエッジDNNの最適実装、枝刈り後にフィルタ単位で量子化する

　半導体メーカーのキオクシアが独自の深層学習（ディープラーニング）技術の開発を進めている。NANDフラッシュメモリ大手の同社は、データの活用を促せる深層学習を、メモリ需要の拡大につながる技術として位置付ける。ロボットなどエッジ機器での利用に焦点を絞り、機器の負担を減らしながら高速かつ高精度な推論が可…

“汚れた学習データ”でもOK、リコーがロボット向け模倣学習で新成果

　複雑な動作をいかにしてロボットに教え込むか。そのための有力な手段として、機械学習ベースの「模倣学習（IL：imitation learning）」という手法がある。人間がロボットを操作した際の動作をお手本として学習し、その学習結果を基にロボットを自律的に動かすものである。ディープラーニング技術の興…

深層学習の高速化でハイエンドGPUに挑む、英Graphcore社の独自アクセラレータを解剖

　大規模なディープニューラルネット（DNN）の学習や推論を大幅に高速化できる新たな武器が登場した。深層学習（ディープラーニング）などの高速化に向く独自のアクセラレータチップ「IPU（intelligent processing unit）」を開発する英Graphcore社が、2021年4月に日本法人…

日立製作所が自己教師あり学習の新手法、動画ディープニューラルネット向けにシンプルで高い効果

　「Facebookの画像認識システムは、数年前は顔の認識、不適切な画像の検出といった用途ごとに特化していた。今は基本的に巨大なものが1つあり、複数の『ヘッド』を設ける格好だ」。米Facebook社のVP and Chief AI Scientistを務め、ディープラーニング技術の立役者の一人でもあ…

ソフトバンクが音声雑音除去の新ディープニューラルネット、沈黙に注目し広範囲で他方式を凌ぐ

　音声データから雑音を取り除く技術の開発の歴史に一石を投じる成果をソフトバンクが達成した。米Columbia Universityと共同で、ディープニューラルネットワーク（DNN）を用いる新方式を2020年12月開催の「NeurIPS（Neural Information Processing Sy…

ミクシィがロボット事業に参入、深層学習Transformerベースの対話ロボ「Romi」

　自然言語処理（NLP）の領域で、ディープラーニング（深層学習）技術の快進撃が続いている。米グーグルが2017年に「Transformer」を、続いて2018年に「BERT」を考案したことで、それまで芳しい成果が出ていなかった自然言語処理へのディープラーニングの応用に一気に道が開けた。

学習前のDNNをデータを使わず枝刈りして軽量化、精度も保てる新手法をNTT子会社らが開発

　ディープニューラルネットワーク（DNN）を組み込み機器などで使うために軽量化する代表的な技術にプルーニング（枝刈り）がある。DNNのユニット間をつなぐ結合のうち、精度に影響しないと判断したものを取り除くことで、処理に必要な演算量やメモリ容量を削減する方法である。

ミクシィ創業者の笠原氏にロボット事業参入について聞いた

「深層学習の発展を目の当たりにし新しいサービスを作りたいと思案」

　2015年くらいからディープラーニング技術の発展を目の当たりにし、この技術を利用してコミュニケーションサービスに応用できないか、そう考えたのがRomiの事業の発端だ。当社はSNSで長らくコミュニケーションサービスを提供してきた。

安川電機が深層学習ベースのピッキングロボ実用化、学習データ自動生成

　安川電機は、かねて開発を続けてきたディープラーニング（深層学習）ベースのバラ積みピッキング技術を事業化した。製品名は「Alliom（アリオム） Picking」。東京に拠点を置くAI子会社のエイアイキューブ（AI Cube）が開発した。

ソニーが単一GPUでの大規模DNN学習を容易に、自社の深層学習フレームワークのnnablaに実装

　ディープニューラルネットワーク（DNN）の性能を高める常套手段の1つは、モデルを大規模にすることである。ニューラルネットの層数や1層当たりのノード数の増加はもちろん、入力するデータのサイズ（次元数）を増やすと効果が上がる場合もある。

グーグルが深層学習の単眼depth推定で最高精度、正則化の工夫で難題に対処

　ディープラーニング技術で圧倒的な技術力を持つ米グーグル。同社が単眼RGB動画からの距離画像推定で、世界最高精度を実現した。動きオブジェクトを多く含む距離画像推定のデータセット「Cityscapes」や「Waymo Open Dataset」で、トップ性能を達成した。