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JAWSUG 20180413
- 1. 面 白 か っ た 発 表 た ち i r e t 株 式 会 社 名 古 屋 オ フ ィ ス 2 0 1 8 . 4 . 1 3 来 栖 川 電 算 取 締 役 山 口 陽 平 J A W S - U G 名 古 屋 J A W S D A Y S 2 0 1 8 r e : C a p
- 2. 今日話すこと 1. はじめに 2. 面白かった発表たち 3. 発表のススメ 4. 付録 2
- 4. 山 口 陽 平 @melleo1978 • 所属 ＆ 経歴 – 有限会社 来栖川電算 取締役 – 名古屋工業大学大学院 博士前期課程修了 – IPA未踏ソフトウェア創造事業 採択 – Mashup Awards 9 優秀賞受賞 • 自己紹介 企画から実装まで全部やる人 – 人工知能技術の研究開発 • 文字認識，物体認識，動作認識 • 空間復元，シミュレーション – 言語処理系の研究開発 • 分散DB，仮想機械，コンパイラ ※実物に髪の毛はありません。 4
- 5. 山 口 陽 平 @melleo1978 • ［実践］画像認識 を執筆 WEB+DB PRESS Vol.83 – これから画像認識をはじめる人におススメ 5 – OpenCV の使い 方や実装例 – SIFTなどの各種 アルゴリズムや 特定物体認識の しくみ – 精度改善への取 り組み方
- 6. 来栖川電算 設立 2003年（名古屋工業大学発ベンチャー） 従業員 45人 • SF世界の技術を実現し、社会に役立てる – AI技術のライセンス販売・研究・SI • 類似検索，物体認識，動作認識，文字認識，… – スマホアプリの企画・制作・運営 メイドさん もふくめて 6 走行データ解析 周辺環境を認識し、様々な解析に活用 動作推定API 加速度センサで人の行動を推定 車両メーカー様 NTTドコモ様
- 8. テクノロジー企業 様々なアルゴリズムを駆使する技術者集団 • 様々な AI 技術 – 類似検索，物体認識，動作認識，文字認識 • 限界性能を引き出す優れた実装技術 – 機械学習・コンパイラ・データベース・仮想 機械などのアルゴリズムとバイナリハック • 高速化，並列化，分散化，省空間化，高精度化 • ビジネスを差別化する認識エコシステム – スケールに応じた仕組，競争力の自動強化 8
- 16. 面白かった発表たち チェシャ猫 さんの発表（Cトラック） AWS×形式手法で人知を超えたセキュリティを手に入れろ ⇒ https://speakerdeck.com/ytaka23/jaws-days-2018 松下享平 さんの発表（Cトラック） IoT時代におけるデバイスのファームウェアとクラウドのいい関係 ⇒ https://www.slideshare.net/SORACOM/jaws-days-2018-iot 清水崇之 さんの発表（LT大会余興） 機械学習でリバーシを作って戦った ⇒ https://twitter.com/shimy_net/status/973085135183667200 長尾大介 さんの発表（LT大会） 深層学習でシミュレーションの逆問題を解いた話 ⇒ タイトル忘れてゴメン。スライドを見つけられなかったので紹介を省略。 16
- 18. 要約 IAM 設定は難しいので Alloy を使おう • IAM 設定 – 項目が多い ＆ 絡み合う ⇒ 意図通りか検査困難 – 補助ツール ⇒ 浅いチェックのみ • Policy Validator, Visual Editor, IAM Policy Simulator • Alloy ※モデル検査器 – システム（項目の内容と関係性）を数学的に 記述 ⇒ モジュール化もできて割と書きやすい – 条件（検査の内容）を満たす・満たさない具 体例を列挙・可視化 ⇒ 網羅的で分かりやすい 18 link
- 20. 要約 IoT デバイスのファームウェア開発にも AWS が便利 • ファームウェア開発 – 高い要求 走りながらの要件定義，出荷後の機能向上 – 辛い現実 生産性の低い言語，特殊で面倒な更新 • AWS Greengrass & AWS IoT Core – Python でバンバン更新（複数台でも楽ちん） – デバイスは通信に専念してクラウドで処理 20 Greeglass Core デバイスでの AWS Lambda 実行環境 ※ CPU: x86 or ARM 1GHz～, RAM: 128MB～, 言語: Python AWS Greenglass デバイスへの AWS Lambda 配信サービス AWS IoT Core デバイスとの MQTT 通信サービス link
- 25. 発表のススメ 発表すると友達増えて知名度上がって仕事も増える • 各地の JAWS-UG – 各地方で頻繁に開催 ＆ 敷居は低め • 発表の練習の場としては凄く良い • JAWS-UG 名古屋は毎月開催（目標） • JAWS FESTA / JAWS DAYS – 毎年開催 & すごくオープン • レベルの高い発表（芸人）・最新の事例が聞ける • 全国の猛者と会える・スタッフやるのも楽しい • 発表するための裏ワザもある ⇒ 企業サポーター 25
- 27. スタッフ募集中 学生さん、転職者さん、力を貸して！ • 職種 – 研究 機械学習，アルゴリズム，センサ – 開発 UI/UX，フロントエンド，サーバサイ ド，アーキテクチャ，インフラ，プロセス – 企画 新しい習慣を考える力・広める力 • よく使う技術 – 言語 Python，Scala，Java，C++，JavaScript – その他 Docker，Linux，Android，iOS，Git 27
- 28. オフィス 勉強会 もやってるよ！ メイドさん お手製の夕食も出るよ！ • 名古屋の中心 – 移転：2016 年 6 月 – 面積：以前の 2 倍！ • 最寄駅 – JR中央線 鶴舞駅 – 名古屋市営地下鉄 • 鶴舞線 鶴舞駅 • 名城線 矢場町駅 • 桜通線 新栄駅 28 いつでも 見学OK
- 32. 情景画像文字認識とは いわゆる “OCR” とは ”扱う画像” が違う • 悪環境下での文字認識 – 手書き・様々な書体・かすれ・点描・きつい パース・統一性のない並び・逆光・陰・影・ グラデーション・モアレなど • 使える場面 – 屋外でのスマホカメラを使った棚卸し – 車載カメラからの標識認識 – 商品パッケージからの成分情報抽出 – キーワードによるアルバム・ビデオの頭出し 32
- 34. 物体認識 技術紹介② 34
- 37. 物体認識とは モノをカウント、見た目で分からない情報を表示 • 使える場面 工場内で箱の仕分け 体験や評判の調査 ワインラベルで情報検索 AR付箋 集めて応募キャンペーン ARフィギュア 37
- 38. 事例：1000sors 誰でも簡単に使えるクラウド型物体認識エンジン • 広い適用範囲 – 照明姿勢の変化に強く、様々な撮影環境に対応 • 驚異的な精度 – 数十万種類をほぼ完ぺきに識別 • 圧倒的な性能 – たった１台のＰＣで１００万種類を瞬時に識別 – 台数を増やせばリニアにスケールアウト 38
- 39. 事例：1000sors 手元の画像で精度や速度をすぐに確認可能 • ShotPreview for Android / iOS ①設定 ②撮影 ③確認 39
- 42. 事例：Cellars 18万件のワインラベルを認識するアプリ • 世界で賞を獲得したアプリをダウンロード！ – Asia Smartphone Apps Contest • 広告マーケティング部門 Silver Award 2位 – 立命館大学 学生ベンチャーコンテスト • 最優秀賞 NICT賞 42
- 43. 事例：画像認識API 画像を送るだけで写っている商品の情報を取得 • 登録商品：500 万件以上（昨年10月）の市販商品 – 書籍，DVD，CD，PCソフト，ゲームソフト， 食品パッケージ，… どんどん増加中 • 定期更新：網羅性 と 認識精度 の改善 – データ追加，パラメータ・アルゴリズム改良 43
- 44. 事例：画像認識API だれでも、かんたんに、マッシュアップ！ • docomo Developer support より提供中 画像認識 画像に写っている物体の情報を取得 環境センサー 日本全国の気温、降水量、紫外線量を取得 音声認識 話した内容を即座に文字に変換 雑談対話 自然な会話をやり取り 知識Q&A 今知りたいことをピンポイントで回答 音声合成 入力した文字を読み上げ トレンド記事抽出 今人気の話題をジャンルやキーワードで検索 文字認識 画像の文字を読み取り 発話理解 要求を理解して、適切な機能を提示 動作推定 行っていた動作の推定 44
- 46. 事例：注目領域抽出 『人の視線を集めそう』な領域をヒートマップ化 • 認識の事前処理に – 交通標識・道路標示・ 信号・看板・商品パッ ケージなど • 教師作成の省力化に – 抽出領域をクラスタリ ングすることで、教師 がなくても類似物体を 検索可能 46 交通標識 がありそう German Traffic Sign Dataset
- 48. モーション認識 技術紹介③ 48
- 50. 事例：動作推定API ドコモ と 来栖川電算 の共同研究 • 加速度データから人の動作や行動を検出 – 静止，歩き，走り，自転車，睡眠，食事 • 動作と直接対応しない行動も検出可能 • スマホ・スマートウォッチに対応 – Android，Android Wear，… • 加速度データにアクセスできるウェアラブル機器 50
- 51. 事例：動作推定API だれでも、かんたんに、マッシュアップ！ • docomo Developer support より提供中 画像認識 画像に写っている物体の情報を取得 環境センサー 日本全国の気温、降水量、紫外線量を取得 音声認識 話した内容を即座に文字に変換 雑談対話 自然な会話をやり取り 知識Q&A 今知りたいことをピンポイントで回答 音声合成 入力した文字を読み上げ トレンド記事抽出 今人気の話題をジャンルやキーワードで検索 文字認識 画像の文字を読み取り 発話理解 要求を理解して、適切な機能を提示 動作推定 行っていた動作の推定 51
- 53. 事例：毎朝体操 だれでも、いつでも、どこでも、すぐできる • Android & iPhone ⇒ http://maiasa.jp/ 53
- 54. 事例：なりきり 2.0 ウェアラブルで現実のモノを操作する作品 • ゲームコントローラへの応用 – 格闘ゲームが遊べる程、応答が速く、精度もよい。 54
- 55. 研究環境 技術紹介④ 55
- 58. 研究が捗る 実験サイクルが高速化 実験の再現性が向上 • 計算資源の隔離 – 実験スクリプトが他と干渉しないので、実験が失 敗したり、出力が混じったりしない。 • 計算資源の抽象化 – 計算資源（自社・お客様・クラウドなど）の変化 に頑健な実験スクリプトを作りやすい。 • 便利な機能 – 実験が自動的に永続化され、すぐに再現できる。 – テンプレートから簡単に実験をはじめられる。 58
- 59. どんどん拡大 実験スケジューラのハイブリッドクラウド化 • 効率的な計算資源の割当 – 個人で計算資源を専有せず、全員で共有 • 様々な計算資源への対応 – クラウドの計算資源：普段使い – 自社で購入した計算資源：上記の節約 – お客様が弊社に設置する計算資源 – お客様の敷地にある計算資源 • 大量に使わせてもらえる。ありがたや。 59
- 61. DNNコンパイラ DNN を効率的な実行形式へ変換するツール • DNN の推論計算を近似し て、高速化・省メモリ化 – 量子化，パラメータ削減， 計算順序変更，計算共有， 基底分解，確率的近似，カ スケード，… • 限界性能を引き出す実装 – アーキテクチャに最適化さ れたコード（専用命令， キャッシュ戦略），… 61
- 62. 配布が捗る スマホやサーバへの組み込みがスムーズに • DNN の推論計算の効率化 – スマホなどに収まるように演算量やメモリ使用量 を抑えることができる。 – 計算共有・順序変更・部分計算など応用に合わせ た実装に変更できる。 • DNN のアーキテクチャの隠蔽 – ハックやノウハウを解析しづらくできる。 • コンパクトな実装・依存関係 – 容量が小さいのでアプリにも組み込める。 – 依存物が少なく実行環境で問題が起こりにくい。 62