AI日本の戦略 深層学習 現場に応用 物流・工場へ導入めざす

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http://www.nikkei.com/article/DGKKZO05206220U6A720C1TJM000/

競技の鍵を握るのが画像認識能力だ。「準備期間3カ月で世界の強豪に肩を並べる結果を出した」というPFNが使ったのが深層学習と呼ぶ技術。脳を模した神経回路網を何層にも重ねたプログラムで大量のデータを学習し、能力を高めた。

ものづくりなどに強みを持つAIベンチャーはほかにもある。東京工業大学発のクロスコンパス・インテリジェンスだ。実績もある。ルネサスエレクトロニクスとは、深層学習を応用することで機械異常の予兆を検知し、不良品や故障を防ぐ技術を開発した。

AIの開発動向に詳しい松尾東京大学特任准教授は「深層学習技術を個々の現場にいかに早く実装できるかが勝負。工場をはじめ現場力が強い日本企業に勝ち目はある」と語る。ただ、製造現場などに深層学習を応用する動きは国内にとどまらない。グーグルは最近、カゴに入った複数の種類の品物をロボットアームが識別して取り出す技術を公開した。

基本、ライブラリの組み合わせだという話も聞きましたが、まだよく分かっていません。どこかで学習せねば。


人工知能、トップ棋士破る グーグル開発、囲碁で対戦 人の脳まねた学習威力

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http://www.nikkei.com/article/DGKKASGG09H4Q_Z00C16A3EA1000/

李九段は終了後の記者会見で「負けるとは思っていなかったので、驚いた。こんなに完璧な囲碁を打つとは思わなかった」と語った。アルファ碁を開発したディープマインドのデミス・ハサビス氏は「うれしい。歴史的瞬間だ」と述べた。

カギとなったのは、AIの最新技術であるディープラーニングだ。人の脳内で進む情報処理をまね、膨大なデータに潜む特徴を自力で見つけだす。アルファ碁は、プロ棋士たちの棋譜から、どんな盤面のときにどこに石を置くべきかを学習した。

「深層学習は、既存の技術を追い抜いて飛躍的に精度を上げる。画像認識で起きたことが、囲碁の世界でも起こった」と東京大学の松尾豊特任准教授は指摘する。「ロボットなどの他の分野でも、今後同じことが起こる可能性がある」という。

画像認識の精度はディープラーニングでかなり高まったそうです。有意義な分野に活用して欲しいです。