Jetson向けキャリアボードを展開、最新の「Xavier NX」にも使える
台湾のアエティナ（Aetina）は、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」（2019年11月20～22日、パシフィコ横浜）において、NVIDIAの組み込みAI（人工知能）ボード「Jetson」の製品群に対応するキャリアボードを披露した。 台湾のアエティナ（Aetina）は、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」（2019年11月20～22日、パシフィコ横浜）において、NVIDIAの組み込みAI（人工知能）ボード「Jetson」の製品群に対応するキャリアボードを披露した。 深層学習をはじめとするAIのアルゴリズムをエッジデバイス側で活用する場合、NVIDIAの「Jetson Nano」や「Jetson TX2」、そして「Jetson AGX Xavier」は有力な候補になる。AI開発環境のデファクトスタンダードともいえるNVIDIAのGPU
アナログニューロンチップで1μ秒以下の「脊髄反射」
東芝情報システムは、応答速度1マイクロ秒以下と、脊髄反射のような知的処理を超低消費電力で実現する新型アナログニューロンチップを開発し、「ET＆IoT Technology 2019」（2019年11月20～22日、パシフィコ横浜）で初めて公開した。 一般的に、ニューラルネットワークに代表されるAI処理は大量の演算を行う必要があり、汎用的なプロセッサでは、超低消費電力で高速動作させることは困難だ。一方、ニューラルネットワークのモデルである「脳」は、数十ワット程度で効率的にアナログ動作している、とされている。同社は、「脳のようにアナログ動作するハードウェアが有望だが、半導体のアナログ回路では超低消費電力の環境で不安定になりがち、という技術課題があった」としている。 そうしたなかで東芝は、超低消費電力の環境でもニューロン回路を安定的に動作させるため、抵抗器でアナログ電流を制御して比較出力し、入力
「マジでやばい」「二次絵もいける」──写真から被写体を切り抜く「remove.bg」がネットで話題に
「マジでやばい」「何でも切り抜いてくれる」「二次絵もいける」──AI技術を活用し、画像をアップロードすると被写体だけを切り出し、背景を削除してくれるWebサービス「remove.bg」がネット上で話題を呼んでいる。以前は人間のみに対応していたが、動物やアニメキャラクターなども切り出せるようになり、驚きの声が上がっている。 remove.bgは、Webサイト上に画像をアップロードすると、数秒程度で被写体だけを切り出してくれるサービス。オーストリアのAIベンチャー、KALEIDOが開発し、2018年ごろに公開を始めた。詳しい仕組みは明かしていないが、「AI技術を活用して、前景レイヤーを検出し、背景から分離する」（同社）という。
NVIDIAが新エッジAIチップ「Jetson Xavier NX」を発表、クレジットカード以下のサイズで21 TOPS、399ドル
NVIDIAは2019年11月6日（米国時間）、エッジAIチップの新製品、「Jetson Xavier NX」を発表した。2020年3月に提供を開始するという。製品名の「NX」は、同社既存エッジAIチップのブランド名である「Jetson Nano」と「Jetson Xavier」から取ったという。両者の「いいところ取り」で、高性能、小型、低コスト、省電力を併せ持つものを開発したとする。 Jetson Xavier NXの位置付けおよび既存Jetson製品群との関係は、次の図でよく分かる。 Jetson Xavier NXは70mm×45mmで、NVIDIAのエッジAIチップで最も小さいJetson Nanoと同サイズ。消費電力は、最大10Wと最大15Wの2モードが使える。これは既存製品でいえば「Jetson TX2」と同レベル。 性能に関しては、384のCUDAコア、48のTensorコア
カメラ1つで人の動きを自動検出する「骨紋」、不具合の分析期間を10分の1に減少
三菱電機は「CEATEC 2019」（2019年10月15～18日、千葉県・幕張メッセ）において、AI（人工知能）技術を使い、カメラ1台の映像から人の骨格情報を抽出し、動作を自動検出する作業分析技術「骨紋」を披露した。 AIを2回使うことで骨格と作業を簡単に認識 「骨紋」は三菱電機のAI技術「Maisart」を使い、カメラ映像から人の可動部を抽出して骨格情報を導き出し、特定の動作を自動検出する作業分析ソリューションである。特徴は簡単に人の作業の記録と確認ができるということだ。人の動作分析を精度高く行うには3Dカメラなどの用意や、測定点を設置したモーションキャプチャーなどが必要になり、手間やコストが発生する。今回の「骨紋」は通常のカメラを使い、10回程度動作をするだけで簡単にモーションキャプチャーと同様の精度で動きを捕捉できるようになるという。さらに、その捕捉した動作を設定された作業項目のど
Google翻訳より高性能？ 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説
Google翻訳より高性能？ 「日本の自動翻訳がすごい理由」をNICT隅田氏が解説：これからのAIの話をしよう（自動翻訳編）（1/4 ページ） 今年3月、大阪メトロの英語サイトが路線名の「堺筋線」を「Sakai Muscle Line」と誤訳していたことがネットで話題になりました。米Microsoftの自動翻訳ツールによる翻訳をそのまま掲載していたことが原因です。 「さすが大阪、ボケ方が半端ない」などと友人にからかわれてしまったのですが、この事件には根深い問題が隠れています。 Google翻訳を使うと、いまでも堺筋線は「Muscular line」で、三両目は「Third eye」と訳されます。精度が高いと評判のGoogle翻訳でも誤訳しているわけですが、何より大阪メトロの件が話題になった後も特に修正されていないことに驚きました。 外国人観光客がますます増え、2020年の東京オリンピック・
脳の空間認知機能を再現する、小型の脳型AIハードウェアを開発
同ハードウェアの実証実験を実施したところ、ネズミの海馬の空間認知機能に関するニューラルネットワークの一部を再現できた。また、得られた神経細胞の反応が脳機能とほぼ同等であることを確認できた。 今回開発した脳型AIハードウェアは、脳機能研究の進展や、高い空間認知能力が求められる産業用、災害対策ロボットなどの小型化、低電力化に貢献する。この成果をさらに発展させることで、より複雑な脳機能を小型ハードウェアで模倣・再現できるようになり、さまざまな分野において高度なAI技術が実装可能になる。 関連記事 組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に 2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。 AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか 技術開発の
ルネサスが新たなエッジAI技術を開発、世界最高クラスの電力効率と推論精度
ルネサスが新たなエッジAI技術を開発、世界最高クラスの電力効率と推論精度：人工知能ニュース（1/4 ページ） ルネサス エレクトロニクスは2019年6月13日、低消費電力で高速にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の推論を実行できるAI（人工知能）アクセラレータ技術を開発したと発表した。同技術を用いたテストチップは高い推論精度を維持しつつ、世界最高クラス（同社調べ）となる8.8TOPS/Wの電力効率を実現した。 ルネサス エレクトロニクス（以下、ルネサス）は2019年6月13日、低消費電力で高速にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の推論を実行できるAI（人工知能）アクセラレータ技術を開発したと発表した。同技術を用いたテストチップは高い推論精度を維持しつつ、世界最高クラス（同社調べ）となる8.8TOPS/Wの電力効率を実現。同社の組み込みAIソリューション「e-AI」で2022年以
実在しない人物の顔をAIで生成、フリー素材として公開 「AI人物写真素材」商用利用もOK
写真素材サイトを運営するACワークスはこのほど、人工知能（AI）で生成した、実在しない人物の顔画像を、「AI人物写真素材」としてβ公開した。許可を得て収集した写真だけを使い、機械学習を用いて生成。モデルから写真の使用許可を得る必要なく「安全に利用できる」としている。写真ACに会員登録すればダウンロードでき、改変や商用利用もOKだ。 画像を生成するAIと画像を評価するAIを「敵対」させ、精度を向上させていくディープラーニングアルゴリズム「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用して生成した。 さまざまな肌色の老若男女の素材があり、いかにも実在しそうな自然な人物画像も多い。「研究段階のため品質に問題がある」としており、顔のバランスや背景などが不自然になっている画像も。ダウンロードできる素材のサイズは各256×256ピクセルと小さめだ
低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
AI製品の品質保証はどうする、日本初のガイドラインで品質と開発速度を両立せよ
AI製品の品質保証はどうする、日本初のガイドラインで品質と開発速度を両立せよ：AI基礎解説（1/3 ページ） AI技術を活用した製品の品質保証に関する調査／体系化、適用支援／応用、研究開発を推進するQA4AIコンソーシアムが、東京都内でイベント「Open QA4AI Conference」を開催。日本初となる「AIプロダクト品質保証ガイドライン」について、同コンソーシアム 運営委員長の西康晴氏が説明した。 AI（人工知能）技術を活用した製品の品質保証に関する調査／体系化、適用支援／応用、研究開発を推進するQA4AI（AIプロダクト品質保証）コンソーシアムは2019年5月17日、東京都内でイベント「Open QA4AI Conference」を開催した。 QA4AIコンソーシアムは2018年4月に、産学から24人と3つの組織／団体が発起人に名を連ねて設立された団体だ。約1年間の活動を経て会員
日本初のAIプロダクト品質保証ガイドライン、QA4AIコンソーシアムが発行へ
QA4AI（AIプロダクト品質保証）コンソーシアムは「AIプロダクト品質保証ガイドライン 2019.05版」を策定した。2019年5月17日に東京都内で開催する「Open QA4AI conference 2019」に合わせて発行する予定だ。 AI（人工知能）技術を活用した製品の品質保証に関する調査／体系化、適用支援／応用、研究開発を推進するQA4AI（AIプロダクト品質保証）コンソーシアムは2019年5月13日、「AIプロダクト品質保証ガイドライン 2019.05版」を策定したと発表した。同年5月17日に東京都内で開催する「Open QA4AI conference 2019」に合わせて発行する予定。同コンソーシアムによれば、AIプロダクトの品質保証のためのガイドラインは「日本初」（リリース文より）だという。 今回策定したAIプロダクト品質保証ガイドラインでは、AIプロダクトの品質保証に
Qualcommがデータセンター向けAI市場に本格参入
Qualcommはサーバ市場において、急速に競争が激化しつつあるデータセンター向けAI（人工知能）推論処理の分野に参入するという、新たな挑戦を試みている。 同社は、2019年4月9日（米国時間）に開催されたイベント「AI-DAY」の会場において、「当社は、7nmプロセスを適用したクラウド向けAI推論アクセラレーター『Cloud AI 100』のサンプル出荷を開始する予定だ。電力効率を大幅に高め、350TOPS（Trillion Operations Per Second）を超えるピーク性能を実現することができる。2020年には量産を開始する予定だ」と発表した。 このCloud AI 100に関しては、限られた情報しか明かされていない。しかし、Qualcommでプロダクトマネジメント担当シニアバイスプレジデントを務めるKeith Kressin氏は、「Cloud AI 100の1W当たりの性
CPUのみで高速学習、組み込みAIを低コストで実現
左＝グラフの上2段が振動波形で、一番下は、異常度を表す波形。直線の波形は「正常」で、大きく振れた状態は「異常」を示している。歯車の回転を邪魔すると、振動波形が乱れ、「異常」と判断される／右＝乱れた波形が続くと、それを正常だと学習するので、一番下のグラフが直線に戻っている（クリックで拡大） 同技術は、ロボットや産業機器、IoT（モノのインターネット）ゲートウェイなどに搭載することを想定している。久保田氏は、製造現場の装置、つまりエッジデバイスで学習できるようにしたいというニーズは高まっていると話す。「製造現場は、1つ1つの工場や製造ラインによって、環境がかなり異なる場合がある。異常な波形などを事前に学習し、それを現場で実装すると、推論の精度にブレが生じる可能性が高い。1つ1つの現場で、リアルタイムに学習すれば、精度のブレが少ない推論ができるようになると考えている」（久保田氏） KAIBERの
店舗スマート化を進めるトライアル、小売業専用のAIカメラを独自開発
店舗スマート化を進めるトライアル、小売業専用のAIカメラを独自開発：人工知能ニュース（1/2 ページ） 福岡県を中心に大型スーパーマーケットを展開するトライアルホールディングスが、子会社のRetail AIが独自に開発した「リテールAIカメラ」を披露。併せて、トライアルのフラグシップ店舗である「メガセンタートライアル新宮店」（福岡県新宮町）にリテールAIカメラを1500台導入してスマートストア化すると発表した。 福岡県を中心に大型スーパーマーケットを展開するトライアルホールディングス（以下、トライアル）は2019年4月15日、東京都内で会見を開き、子会社のRetail AIが独自に開発した「リテールAIカメラ」を披露した。併せて、トライアルのフラグシップ店舗である「メガセンタートライアル新宮店」（福岡県新宮町）にリテールAIカメラを1500台導入してスマートストア化し、同年4月19日にリニ
機械学習・深層学習を活用したファナックのAI新機能 - 株式会社Preferred Networks
ファナック株式会社（以下ファナック）は株式会社Preferred Networks（以下PFN）と共同で、機械学習・深層学習を活用した新たなAI機能を開発、リリース致します。 FA：AIサーボモニタ（Level 4：深層学習） 工作機械の送り軸や主軸の突然の故障による機械停止は、加工ラインの長時間停止などの大きな問題につながります。これを防止するためには、故障する前に送り軸や主軸の異常の兆候を知る必要があります。 機械の送り軸や主軸の状態を知るため、その制御データを高速サンプリングして収集し、これに深層学習を適用して異常度を提示する、AIサーボモニタ機能を開発致しました。 AIサーボモニタでは、正常動作中にモータのトルクデータを入力として学習することによりその特徴量を取り出し、正常な状態を表現する学習モデルを作成します。その後、実稼働中に得られるトルクデータを入力として正常な状態と比較し、
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
防虫管理は守りから攻めへ、「世界初」のAIを採用した捕虫器が誕生
アート思考とAI（人工知能） – BlueLogic
過度な期待が生む「使えないAI」、エイベックスは回避
自動運転半導体、「ドヤ顔」テスラと焦るエヌビディア
