Jetson Nanoで動く深層強化学習を使ったラジコン向け自動運転ソフトウェアの紹介 - masato-ka's diary
この記事について 深層強化学習を利用してAI RC Carの走行を学習させるソフトウェアをGithub上で公開しています。learnign_racerと命名しました。2020年4月29日の時点でのバージョンはv1.0.0です。この記事ではこのソフトウェアについて紹介していきます。 github.com なお、NVIDIAのJetson Community Projectsのページでも紹介されています。 developer.nvidia.com learning_racerの概要 このソフトウェアは10分から15分程度の学習時間で、コースに沿って走行する方法を獲得することができます。従来のAI RC Carでは人間のお手本操作をDNNに覚えこませる手法が一般的です1。ですが、本手法は教師なし学習の手法である強化学習をベースとしているため、教師データとなる人間のお手本操作は必要ありません。さら
JetsonにEdge TPUにM5StickV で、エッジAI用やるには何を選べばいいの？ - masato-ka's diary
1. 概要 追記 公開当初Jetson Nanoの性能表記に誤記があったため修正しています。 最近組み込みデバイス（以下エッジと表現）で画像認識や音声認識、センサ情報の処理といったディープラーニングを利用した処理を実行することが容易になっている。低消費電力で、高速にディープラーニングを処理するためのエッジAI用アクセラレータが各社から発売されていることがその理由の一つだろう。 こういった、エッジAI用のアクセラレータは各社によってその使用や対応フレームワーク、利用できるディープラーニングのネットワーク構成に違いがある。どれも同じように利用できるわけではない。自分でエッジAI用アクセラレータを利用しようとしたときにいくつか調べてみた内容をメモがわりに残してみる。ちなみに個人で遊べるものを中心にしてるので、産業的にどうなのかは知らない、悪しからず。。。 あとこのブログではAndroid Thi
SORACOM LTE-M Button powerd by AWSがIoTアーキテクチャの優れたリファレンスモデルな件 - masato-ka's diary
この記事について この記事ではSORACOM LTE-M Button powerd by AWSについてのファーストインプレッションを紹介する。7月の発表から発売まで首を長くして待ち、ようやく手元に届いたこの製品。IoTを実現するシステム、デバイスのお手本と言ってもいいくらい綺麗な作りになっていた。この記事ではSORACOM LTE-M Button powerd by AWSがなぜIoTのお手本と言えるのか考察していく。 以下のツイートをしっかりと文章にした内容だ。 開封後あっさりメール送れてすげーってなってる。使ってみてアプリケーション層はAWS、デバイス管理はSORACOMサービスが前段でやってる。お手本みたいな綺麗な作り。SORACOMの正しい使い方をユーザに刷り込む良いサービス。 pic.twitter.com/qaWXsuuqHQ— masato_ka (@masato_ka
IoT・AIなデバイスを開発するのにAndroid Thingsが控えめに言って最高だった話 - masato-ka's diary
更新 2019年2月12日付けで以下のアナウンスがありました。内容としてはAndroidThingsはスマートディスプレイ向けに再フォーカスするとの内容です。一応当面はRaspberry Pi3Bは利用できるとのことでしたが、非商用での利用です。 2019年以降はCloud IoT CoreやCloud IoT Edgeを利用してくださいとのことです。 https://android-developers.googleblog.com/2019/02/an-update-on-android-things.html?m=1 この記事について この記事ではAndroid Thingsを触ってみた感想をつらつらと記載している。あくまで個人的な感想を記載してあり、異論は多々あるだろう。しかし控えめに言ってAndroid Thingsは最高だった。１ヶ月ほど遊んでみてこれは面白いことができそうとい
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