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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。

機械学習モデルの保守作業を1/4に削減、東芝が新たなスパース学習技術を開発

東芝は、機械学習モデルの予測・分類性能を維持する保守の手間を大きく削減できる学習技術を開発した。モデルの再学習に伴う人手の作業を、従来の1/4まで減らせるとする。

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。

Boston Dynamicsは何がすごいのか、知られざるソフト面の真価

　長らく研究開発に特化してきたロボット専門企業、米Boston Dynamics社が2020年6月、ついに自社ロボットを商用化した。創業以来作り続けてきた4脚歩行ロボットをこれまでよりも小型化し、「Spot」という名称で販売し始めた。

GPUとFPGAの「いいとこ取り」、ルネサスが新型ディープニューラルネットアクセラレータ

　ディープニューラルネットワーク（DNN）を使った推論処理を、組み込み機器で高速に実行可能にするユニークなアクセラレータ回路「DRP（dynamically reconfigurable processor）-AI」をルネサスエレクトロニクスが開発した。

NEC、形式的記号論理でロボットが行動を「考える」技術

　複雑なタスクをどのような手順で実行すべきか。それを自動的に探索し、ロボットアームの動作として生成する技術をNECが開発した。ソフトウエア開発などで使われてきた「形式手法（formal methods）」という技術の一種をロボット向けに応用し、所望の振る舞いを最適化で探索しやすくした。

トヨタのAI子会社が探る、組み込みディープニューラルネット実装手法の現実解

　組み込み機器でディープニューラルネットワーク（DNN）を利用する際の最大級の課題は、限られた演算能力の中で可能な限り性能を高めることである。このハードルを乗り越えるために、これまで様々な手法が提案されてきた。ただしそれぞれの方法をそのまま使うだけでは、実用的なDNNを開発できるとは限らない。

富士通研が新たな深層生成モデル技術「DeepTwin」、入力データの分布を学習、潜在変数分布と線形に

　「生成モデルを使った解析（generative analysis）にブレークスルーをもたらすと信じている」。富士通研究所は、新たに開発した機械学習技術の論文をこの文言で締め括っている。

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。