【画像認識】東芝情報システムの「自立型インフラレス監視システム」
東芝情報システムは、パシフィコ横浜で開催された「Embedded Technology 2016」及び「IoT Technology 2016」に出展した東芝グループのブース内で、「自立型インフラレス監視システム」という映像監視に必要な各種機能をオールインワンにした監視カメラシステムの展示を行った。
私の仕事も自動映像監視システムの開発ですが、
今一つ金のなる木には慣れていない感が否めません。
というのも、映像監視はセキュリティなので、
「こういう不測の事態の場合に役立ちます」とか、
「人が24時間監視する工数を削減できます」とかはアピールできますが、
『これだけ儲かります』とはならない。
なので、インフラ系の会社がターゲットになるのですが、
もちろんそんな会社は限られているわけで...
セキュリティは大事だとは思いますが、
もっといろいろな会社が食いつくようなソリューションを考えていきたいですね。
【AI】羽生善治三冠が人工知能について語る
羽生善治三冠と中島秀之(東京大学 特任教授)が人工知能をテーマに対談した記事がありました。
対談の内容を読んで、
面白いと思った言動をいくつか挙げます。
人工知能が生み出す新手に対して、
羽生：
人間の「これが心地よく感じる」とか「美しく感じる」っていう感覚とは、合わないようなことがあります。中島：
人間は、脈絡を持って打ちますよね。しかし、今のコンピュータは、一局面ごとに再判断を始めるので、流れがない。
人間の感じる「美」という感覚に対して
人工知能の出力は合わないことがあるという。
人間が心地よく感じる感覚を学習させられれば解消できそうではありますが、
私はそういった人間の感覚では生み出せない出力が
これまでにない新たな価値を生み出してくれるのではないかと期待しています。
中島：
仮説の1つに、「美男や美女という評価は、生まれてから学習するものだ」というのがある
この仮説は驚きました。
これまで顔の黄金比なるものをテレビなんかで観てきて納得していたので、
こういう考えもあるのかと勉強になりましたね。
まだまだ注目が収まらないAI・人工知能ですが、
これからどのような驚きを人間に与えてくれるのでしょうか！
【AI】AIは人間を恐怖させられるか？
なにやらマサチューセッツ工科大学が、
画像を人工知能がホラーチックにするシステム
「NIGHTMARE MACHINE」（ナイトメア・マシン）を製作したとのこと。
記事内の画像を見ましたが、
なかなかのクオリティじゃないでしょうか。
AIが人間を恐怖させる日も近そうです。
恐怖させるといっても、
エンタメでのホラーだけに留まってほしいところではあります...
【画像認識・AI】ダイキン工業とNECが「知的生産性を高める空間の技術」を共同開発
ダイキン工業とNECは2016年10月24日、
「知的生産性を高める室内空間」を実現するための共同研究に取り組むことで合意したとのこと。
ダイキンが持つ空気を最適に制御する技術や空気／空間が人に与える影響に関する知見と、
NECのAI／IoTを組み合わせて、オフィス向け空調／照明などの設備を制御するソリューションの開発を目指している。
確かに、快適な空間が作れることは望ましいですが、
快適になったことでどれだけの価値が生まれるのでしょうか。
温度が極限に快適になったとして、
生産性が5％上がるのか、新たな価値が生まれるのか。
仮にそのような結果が出たとして、そこに相関関係はあるのか。
このソリューションの価値を定量的に測れる必要があると思います。
ただ、新築ビルのインフラの入札時に提示できる
付加価値（プラスαの価値）としては魅力的に思います。
個人的には、今の職場では音を最適化してほしいところです。
【画像認識・AI】Deep Learningフレームワークのウェブ検索の人気度を比較！
はじめに
現在公開されているDeep Learningのフレームワークはいくつかありますが、
どのフレームワークが一番人気なのでしょうか？
そこで、今回はGoogle Trendsを使って、
Deep Learningのフレームワークの検索の人気動向を比較します。
比較するDeep Learningのフレームワーク
今回は以下の3つのフレームワークを対象としました。
-Tensorflow
- Chainer
- Caffe
入力する検索キーワードはフレームワーク名そのままではなく、
頭に「Deep Learning」を追加しています。
これは、Caffeが違う意味として検索に引っかかるためです。
結果
結果は下のようになりました。
なんと、私が良く使っているChainerがほぼ0...orz
TensorflowとCaffeはいい勝負です！
最後に
今回はDeep Learningのフレームワーク3つ（Tensorflow、Chainer、Caffe）の
人気動向を比較しました。
結果としては、TensorflowとCaffeはいい勝負で、Chainerは一人負け状態でした。
人気が高ければ様々な改良が積極的に進むことが考えられるため、
TensorflowとCaffeはさらに注目されていく可能性があります。
ChainerからCaffeに乗り移ろうか...
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【画像認識】全自動衣類折りたたみ機「ランドロイド」
なんとも目の付け所がシャープな家電が発表されました。
それは、セブンドリーマーズの
全自動衣類折りたたみ機「ランドロイド」です！
「ランドロイド」の流れは
- 衣類をつまんで
- 衣類を認識
- たたむ
- 仕分け
どんな形でも認識できるとのこと。
この技術でAmazonのピッキングチャレンジに挑戦できそうですね！
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気になるお値段は
20万円！
※最終的な目標とのこと
4人家族程度であれば洗濯物をたたんで仕分けするまでは
だいたい毎日30分といったところでしょうか。
毎日の30分を20万円で買うと考えればどうでしょう。
個人的には、
洗濯から干してたたんで仕分けまで自動で終わらせてくれるのなら
ちょっとほしいかも。
それにしてもでかい。
