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エッジAIによる植物の状態監視 SpresenseとNeural Network Consoleを活用した教師なし学習 | 合同会社ヴォール
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エッジAIによる植物の状態監視 SpresenseとNeural Network Consoleを活用した教師なし学習 | 合同会社ヴォール
AIの実証実験として、観葉植物の状態をエッジAIにて監視し、普段と異なる状態(水不足など)になった際... AIの実証実験として、観葉植物の状態をエッジAIにて監視し、普段と異なる状態(水不足など)になった際にLINE BOTにて通知するシステムを作成しました。 エッジAIを稼働させるデバイスにはSONYのSpresenseとNeural Network Consoleを活用し、観葉植物の正常な状態の写真を「教師なし学習」により作成した学習モデルを利用しています。 エッジAIとは 「AI」は説明不要なほど一般的に知られる言葉になりました。もう、20年以上前のことになりますが私の大学卒業論文は「ネオコグニトロン」という一種のAIを使った、手書き数字の文字認識をテーマにしました。当時は1000枚程度の画像を用いて学習するだけでも、かなり時間が掛かっていましたが、最近はコンピューターの性能が高くなったので、高度な学習が短時間で行えるようになりました。 さて、「エッジAI」について記載する前に、「エッジ