少ないデータで学習可能な物体検出技術を開発
富士通研究所は、京都大学大学院医学研究科と共同研究を行っている。その1つにAIによる腎臓病の診断支援がある。今回の研究成果を用いて、腎生検画像からの糸球体の検出を行った。50枚の正解データ付き画像で学習した従来の物体検出用ニューラルネットワークと、これに加えて正解データのない450枚の画像を活用する今回の技術を用いて検証した。この結果、人間と同等の見逃し率10％以下という条件下で、新技術を用いると27％の精度を達成した。この数値は従来方式の2倍以上だという。 富士通研究所と京都大学大学院医学研究科は今後、糸球体の検出を応用した腎臓の定量的な評価方法の実現に向けて研究を続ける。富士通研究所は今回の研究成果を、製造ラインにおける異物の検出、異常箇所の発見などにも適用可能だとみている。 富士通は、「Zinraiプラットフォームサービス」を支える学習モデル構築技術として、今回の研究成果を2018年
LPWAの新たな選択肢 地下に強いメッシュ型「ZETA」
テクサーは「第1回 次世代モバイル通信展」で、LPWAN（Low Power Wide Area Network）の1つとして、メッシュネットワークを構築する「ZETA」を紹介。ZETAの評価キットを展示した。 LPWAN（Low Power Wide Area Network）応用システムの開発や販売などを手掛けるテクサーは、「第1回 次世代モバイル通信展」（2018年4月4～6日、東京ビッグサイト）で、LPWAの1つである「ZETA（ゼタ）」向けのセンサーやAP（アクセスポイント）を展示した。 ZETAは、英国ZiFiSenseが提唱しているLPWANである。「Mote（モト）」と呼ばれる中継器を介し、メッシュネットワークを構築して広いエリアをカバーできる。屋外での通信距離は2～10km。Moteを設置することで、地下やトンネルの中など、他のLPWANでは通信しにくいといわれる箇所でも
折り曲げられるArduinoも誕生、“FHE”の可能性
SEMIジャパンは2018年4月9日、同団体が主催するイベント「2018FLEX Japan / MEMS & SENSORS FORUM」（2018年4月19～20日、品川THE GRAND HALL）の事前記者会見を都内で開催し、同イベントで中核となるフレキシブルハイブリッドエレクトロニクス（FHE）について技術解説と市場動向の紹介を行った。 同会見の冒頭で、2018年1月にSEMIジャパンの代表に就任した浜島雅彦氏が同イベントの開催目的を説明した。浜島氏は「製造装置や材料、コンポーネントといった過去から軸足を置いてきた（SEMIジャパンの）活動領域に加えて、アプリケーションのエリアまで枠を広げ業界団体として情報提供を行う」ためと背景を説明。 また、「（シリコン半導体と比較して）FHEは見た目が取っつきやすく、アプリケーションも非常に分かりやすいため、業界に興味を持ってもらうきっかけに
AI／ディープラーニングを活用した外観検査を誰でもすぐに試せる評価キット
AI／ディープラーニングを活用した外観検査を誰でもすぐに試せる評価キット：学習用データは正常品画像数枚だけでOK！ 人工知能（AI）／ディープラーニングの活用が広がる中で、現状、人の目に頼っている製造現場の外観検査への応用も期待されている。ただ、AI／ディープラーニングを活用した外観検査システムは、大量の学習用データが必要な上、導入コストも高く、試すことさえできない代物だ。しかし、このほど誰でもすぐにAI／ディープラーニング活用型外観検査システムを試すことができる評価キットが登場した。価格は20万円以下で、たった数枚の正常品の学習用画像データだけで、実用レベルの外観検査が行えるという――。 ディープラーニング、人工知能（AI）を活用した外観検査システムを、すぐに自社製品で試せる――。 ソフトウェア開発ベンダーのシステム計画研究所（以下、ISP）と日本ＨＰ（以下、HP）、菱洋エレクトロの3社
感情とIoTを融合させた新しいサービスモデルの提案
今回は、一般社団法人組込みシステム技術協会（JASA）で検討を進めてきた感情とIoT（モノのインターネット）を融合させた新しいサービスモデルである「エモーションドリブンサービスモデル」について提案する。 エモーションドリブンとは 一般社団法人組込みシステム技術協会（以下、JASA）IoT技術高度化委員会内の「エモーションワーキンググループ（WG）」では、人の感情（エモーション）に着目し、「エモーションドリブンサービスユースケースの研究」と「エモーションキャッチセンサーとデータの研究」を行っている。今回は、エモーションWG内で検討した感情とIoT（モノのインターネット）を融合させた新しいサービスモデルである「エモーションドリブンサービスモデル」について提案する。 エモーションドリブンとは、エモーション（感情）をトリガー（入力）として動作（ドリブン）することである。ITシステムはデマンド（要求
ディスプレイ付きの普段着を可能にする有機EL
KAIST（Korea Advanced Institute of Science and Technology）が、日常的な着用に耐える柔軟な有機ELディスプレイの実現を目指し、2mmの曲げ半径でも高い輝度と効率を示すファブリックベースの有機ELを開発した。 薄い布上でも高輝度 日常的に着用できるほど柔軟な有機ELディスプレイを作製する技術を、KAIST（Korea Advanced Institute of Science and Technology）が2017年8月24日（韓国時間）に発表した。同技術を活用したウェアラブルデバイスでは、2mmの曲げ半径でも有機ELが機能するという。 近年、シリコーンベースのLEDジャケット、シャツ、ステージコスチュームが開発されるている。だが、無機半導体は剛性が高く、日常的な着用には不向きだ。そのため、KAISTの研究チームは、有機ELを利用した薄
東工大、BLE受信機の消費電力を半分以下に
東京工業大学工学院電気電子系の松澤昭教授と岡田健一准教授らの研究グループは2018年2月、消費電力が極めて小さいBLE（Bluetooth Low Energy）無線機の開発に成功したと発表した。新型デジタル制御遅延回路（DTC）の開発などにより実現した。 今回の研究成果は大きく2つある。1つは新型DTCを採用することで、低ジッタかつ広帯域の特性を持つデジタルPLL回路を開発したこと。もう1つは、このデジタルPLL回路を用いて世界最小電力で動作するBLE無線機を実現したことである。 従来のDTCは、大きな容量を充電する必要があった。このため消費電力は大きく高速動作も難しかったという。これに対し新型DTCは、充電容量が小さくて済み、少ない電力消費で高速動作を可能とした。 この技術をデジタルPLL回路に用いた。ジッタを消費電力で正規化したPLL FoM（Figure of Merit）特性は、
教師データなしで声を聞き分ける脳型学習アルゴリズム
理化学研究所（理研）は、教師データがなくても、ノイズが混じった信号源から特定の人の声を聞き分けることができる「脳型学習アルゴリズム」を開発した。 脳型計算チップに実装、高速・低消費電力処理が可能に 理化学研究所（理研）脳科学総合研究センター神経適応理論研究チームの磯村拓哉基礎科学特別研究員と豊泉太郎チームリーダーは2018年2月、教師データがなくても、ノイズなどが混じった信号源から特定の人の声を聞き分けることができる「脳型学習アルゴリズム」を開発したと発表した。 開発した脳型学習アルゴリズム「EGHR-β（Error-Gated Hebbian Rule β）」は、並列計算でノイズ除去と信号分離を同時に実行することができる。これによって、出力の模範となるべき教師データがなくても、必要な信号を抽出（出力）することができるという。
三菱電機、電子ミラー向け物体認識技術開発
三菱電機は2018年1月17日、100m程度遠方の物体を早期にカメラで認識できる電子ミラー向けの新たな物体認識技術を開発したと発表した。 従来の30mから100mに拡大 三菱電機は2018年1月17日、従来よりも遠方の物体を早期にカメラで認識できる電子ミラー向け物体認識技術を開発したと発表した。これまで30m程度だった最大検出距離を「業界最高性能」（三菱電機）という100m程度まで拡大した。 開発した技術は、自動車のバックミラーやサイドミラーをカメラとモニターで代替する電子ミラー向けの技術。日本では2019年に発売される自動車への搭載が見込まれている。 これまでの電子ミラー向け物体認識技術は、映像中の静止体と移動体の動きの違いに着目して接近物体を検出する仕組みを用いたものが主流だ。しかし、こうした仕組みでは、遠方になるほど、物体の見かけ上の動きが小さくなるため、最大検出距離は30m程度にと
積み木のように機能を拡張する、IoTゲートウェイ
積み木のように機能を拡張する、IoTゲートウェイ アイティメディアがモノづくり分野の読者向けに提供する「EE Times Japan」「EDN Japan」「MONOist」に掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、台湾スタートアップが開発するユニークな家庭用IoTゲートウェイについて紹介します。 積み木のように機能を拡張する、IoTゲートウェイ 台湾スタートアップのNextDriveは、IoTゲートウェイのWi-SUN対応モデルの販売を2017年4月から開始する。本体をコンセントに差し込むだけで設置が可能で、スマートフォンから誰でも容易に扱うことが可能という。積み木のように機能を拡張できる点が特長だ。【著：庄司智昭】 ・ブックレットは無料でお読みいただけますが、電子機器設計／組み込み開発 メールマガジンの購読登録が必
ここまできた！日本のエネルギーハーベスティング
ここまできた！日本のエネルギーハーベスティング：熱電素子から下水監視の展示まで（1/3 ページ） 「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」で、エネルギーハーベスティングコンソーシアムがブースを出展。エネルギーハーベスティング技術を持つ国内企業、団体が共同展示を行った。 ET2017で展示された日本のエネルギーハーベスティング技術 「エネルギーハーベスティングは“ちりも積もれば山となる”を地で行く技術だ」 「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」（2017年11月15～17日、パシフィコ横浜）で、エネルギーハーベスティングコンソーシアムがブースを出展。エネルギーハーベスティング（環境発電）技術を持つ国内企業や団体が共同展示を行った。記事冒頭の言葉は記者がブー
ルネサス、古い装置でもAIが使えるソリューション
ルネサス エレクトロニクスは2017年11月27日、製造装置に、異常検知機能や予防保全機能など、AI（人工知能）を活用したインテリジェント機能を容易に付加できる「AIユニットソリューション」を開発し、販売を開始したと発表した。 ネットワークにつながらない古い装置でも 製造現場の装置をネットワークにつなぎ、情報を収集し、自律的な制御などを行うスマートファクトリー。しかし、多くの製造現場では、ネットワークにつながらない古い装置が活躍し、スマートファクトリー化は容易ではない。しかし、そうしたネットワークにつながらない古い装置ほど、AI（人工知能）を駆使した異常検知や予知保全などスマートファクトリー化で実現できる機能の恩恵を受けやすい――。古い装置をどうネットワークにつなげスマートファクトリーの一部に組み込むかが、スマートファクトリー実現の1つの鍵を握る。 「製造設備のほとんどがネットワークにつな
わずか0.25ドルのセンシング向けマイコン
日本テキサス・インスツルメンツ（日本TI）は、大量購入時の単価がわずか0.25米ドルのセンシング用途向け新型マイコンを発表した。 「MSP430 LaunchPad」開発キットも追加 日本テキサス・インスツルメンツ（日本TI）は2017年11月22日、大量購入時の単価がわずか0.25米ドルのセンシング用途向け新型マイコンを発表した。消費電力が極めて小さいバリューライン・センシングマイコン製品「MSP430」ファミリーにおけるエントリーレベルの製品と位置付ける。 新製品は2品種で、内蔵するメモリ容量が0.5kバイトの「MSP430FR2000」と、メモリ容量が1kバイトで分解能10ビットのA-Dコンバーターも集積した「MSP430FR2100」がある。新製品はオンラインストア「TI store」より購入できる。1000個購入時の単価は0.29米ドルだが、5万個規模の大量購入でさらに安価となる
においを“デジタル化”してAIで判定するシステム
NECは、「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」で、さまざまなにおい成分を、異種混合学習技術を使って判別するプラットフォームを参考展示した。 においを“デジタル化”する NECは、「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」（2017年11月15～17日、パシフィコ横浜）で、さまざまなにおい成分を判別する「嗅覚IoT（モノのインターネット）プラットフォーム」を参考展示した。 嗅覚IoTプラットフォームは、においセンサーで取得したデータをクラウドにアップし、NECの異種混合学習技術を使った判別エンジンによって、におい成分を判定するもの。 においセンサーには、物質・材料研究機構（NIMS）の吉川元起グループリーダーらが開発したセンサー素子「MSS（Membran
機械学習を用いた異常検知システム、NIがデモ
日本ナショナルインスツルメンツ（日本NI）は、「CEATEC JAPAN 2017」で、MT（マハラノビス・タグチ）法を採用した機械学習アルゴリズムを用いた予知保全システムのデモを披露した。 MT法を採用した異常検知システム 日本ナショナルインスツルメンツ（日本NI）は、機械学習を使って予知保全（異常検知）を行うレファレンスシステムのデモを「CEATEC JAPAN 2017」（2017年10月3～6日、幕張メッセ）で披露した。 同レファレンスシステムは、製造設備や装置、センサー、日本NIのデータ収集デバイス、同社のシステム開発ソフトウェア「LabVIEW」を搭載したPCで構成される。特徴的なのは、機械学習アルゴリズムとしてMT（マハラノビス・タグチ）法を採用している点だ。品質工学に基づいたMT法は、JAXA（宇宙航空研究開発機構）のロケット「イプシロン」の自律検査にも採用されたもので、既
実用化目前！ 電池レスの無線キーボード
富士通セミコンダクターは展示会「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」（会期：2017年11月15～17日）で、電池を搭載しない無線キーボードのデモを公開している。 UHF帯RFIDとFRAMの組み合わせで 配線がなく、バッテリーも搭載しないキーボードが2018年に発売されるかもしれない――。 富士通セミコンダクターは2017年11月15日から17日までの会期で開催されている展示会「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」（会場：パシフィコ横浜）で、UHF帯による無線給電技術を活用したバッテリーレスでかつ、ワイヤレスのキーボードやリモコン、電子ペーパータグの展示を実施している。 キーボードは、Bluetoothなどの2.4GHz帯無線を用いたワイヤレスキーボ
振動監視の実証実験を手軽に、MEMSセンサーで
Analog Devices（ADI）は「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」（会期：2017年11月15～17日）に十数年ぶりに出展し、最新の超広帯域MEMS加速度センサーを使った振動検出スターターキットなどを展示した。 ADIとしては十数年ぶりの出展 Analog Devices（アナログ・デバイセズ、以下ADI）は、「Embedded Technology 2017（ET2017）／IoT Technology 2017」（2017年11月15～17日、会場：パシフィコ横浜）で、振動検出スターターキットや、次世代イーサネット規格「TSN（Time Senitive Networking）」に対応したスイッチデバイスなどを展示した。 ADIとしてETに出展するのは、十数年ぶりになるという。ADIが買収したLinear
農業の6次産業化を支える土壌センサー
2年間の実証実験を経て製品化 ロームグループのラピスセミコンダクタは2017年11月14日、土の中の環境をセンシングする土壌センサーユニット「MJ1011」を製品化し、2018年1月末からサンプル出荷を開始すると発表した。リアルタイムで土壌のpH（水素イオン濃度指数）や肥沃（ひよく）度、温度、含水率を計測できる。 ラピスセミコンダクタは、MJ1011の主要デバイスである土壌センサーを2015年10月に開発。同センサーは半導体技術を用い1チップでpHや肥沃度、温度、含水率を検知できるセンサーで、「世界で初めて、土の中に直接埋め込むことのできるセンサー」（同社）として開発された。その後、ラピスセミコンダクタでは、さまざまな農業事業者などと連携し、農地での実証実験を進めてきた（関連記事：土に直接埋め込むセンサーが農業のIoT化を支える）。 「1次産業である農業分野では、2次産業の工業、3次産業の
エネルギーを吸収するディスプレイ、通信も
エネルギーを吸収するディスプレイ、通信も アイティメディアがモノづくり分野の読者向けに提供する「EE Times Japan」「EDN Japan」「MONOist」に掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、未来のディスプレイの1つの形になるかもしれない、光を吸収する特性を持つディスプレイについて紹介します。 エネルギーを吸収するディスプレイ、通信も 可視光を用いて情報だけでなく、エネルギーを送受信できるディスプレイを米イリノイ大学の研究チームが作り上げた。ユーザーインタフェースに新しい切り口が加わる他、環境光を電力として取り組むことが可能になる。【著：畑陽一郎】 ・ブックレットは無料でお読みいただけますが、電子機器設計／組み込み開発 メールマガジンの購読登録が必要です。 ・電子ブックレットはPDFファイルで作成されて
NVIDIA、AI推論ソフト「TensorRT 3」を発表
NVIDIAが新しいAI推論ソフトウェア「TensorRT 3」を発表した。GPUと組み合わせて、高速かつ効率的な推論を目指すという。 NVIDIAのGPUとの組み合わせでAI推論を加速 NVIDIAのCEO（最高経営責任者）を務めるJensen Huang氏は、2017年9月25～27日に中国の北京で開催したGPU開発者会議「GPU Technology Conference」で、NVIDIAの新しいAI推論プラットフォーム「TensorRT 3」を発表した。 NVIDIAは、「大手インターネット企業は、画像や音声認識、自然言語処理、視覚検索、個別推奨などのAI対応サービスで生成されるデータの爆発的な増加への対応に奮闘している。サービスプロバイダーにとっても、データセンターとクラウドサービスのインフラのコストを大幅に削減できるような、迅速で正確なAI推論ソリューションの獲得が急務である」
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