2016Nov22 GDLC#2 NTTCommunications

1. Transform your business, transcend expectations with our technologically advanced solutions.
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NTTコミュニケーションズの
ディープラーニングによる
IoTｘAIのご紹介
2016年 11⽉ 22⽇
NTTコミュニケーションズ株式会社
技術開発部 泉⾕知範

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泉⾕知範（いずみたに とものり）
tomonori.izumitani@ntt.com
n 所属
NTTコミュニケーションズ株式会社 技術開発部
n 業務内容
• ⼈⼯知能技術の開発。（2015年〜）
主にディープラーニング技術のIoT分野への応⽤
• その前は，データ分析業務，⾃然⾔語処理応⽤（2013〜15）
• さらにその前は，
バイオインフォマティクス，メディア（⾳・映像）認識・探索
分野の研究（2001〜2013）
（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）
⾃⼰紹介

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http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20161020_2.html
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/101803031/102000090/
「ITpro EXPO AWARD 2016 ⼤賞」受賞
2016年10⽉19⽇〜21⽇に東京ビッグサイトにおいて開催された ITpro EXPO 2016
(約6万8千名が来場) にて、弊社の取り組み 「IoT×AI Deep Learningによるデー
タ分析」 が ITpro EXPO AWARD 2016 ⼤賞 を受賞しました

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4
NTTコミュニケーションズ
http://www.ntt.com
研究所
NTTコミュニケーションズとIoTxAI
• ⻑距離・国際通信
• IP電話（050Plus）
• インターネットサービス（OCN)
• クラウドサービス（Cloudn)
• その他 Iaas/Paas/Saasサービス
• お客様向けICTソリューション
製造業のお客様が多い
⼯場で収集するIoTデータの活⽤にAIで貢献したい！！

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IoTデータの特徴
①時系列性
時間変化するデータに隠された意味を探す
②マルチモーダル性
複数種類のデータを組み合わせて意味を⾒つける
時系列、マルチモーダルDeep Learning

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卵が先かニワトリが先か？
ひよこを作った
＜お客様＞
何がどこまでできるか言ってくれないと
うちの大事なデータは渡せないよ！
＜弊社＞
アルゴリズムの評価，手法の開発の
ためにお客様データの提供を受ける必要が…

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１．動作検知
〜 画像解析×時系列 〜
3次元CNNを⽤いた動作検知（５動作の分類）
ニュースリリース （2015/10/7)
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2015/20151007_4.html

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これを⽚⼿に社内外を
⾏脚した結果…

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２．化学プラントの運転⽀援
〜 センサの故障検知/センサーデータ×時系列 〜
反
応
炉
原料A
原料B
原料C
製品ガス
温度・圧⼒・流量データなど
温度
温度
温度
濃度X(品質)
プロセスデータ
（約50種類）
時系列
Deep Learning
(プラントのモデルを学習)
濃度X(推定値)
濃度X(実測値)
⼤きく異なる場合は
センサーが故障
ニュースリリース（2016/9/15）
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20160915.html

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異常発⽣を予測し、事前に⼿を打つことが可能に
２．化学プラントの運転⽀援
〜 プラントの異常予知/センサーデータ×時系列 〜
NTT ComのDeep Learningで20分後の品質を誤差±3%で予測
誤差±3％
⼈⼯知能による２０分前データからの推定値
濃度X(実測値)
濃度X

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３．運転解析⽀援
〜 ヒヤリハット検知 〜
運転者
危険運転映像、速度、
加速度、位置など 講習⽤資料
専任スタッフが⽬視で素材を選別
ドライブレコーダー
安全運転指導
作業に多くの時間を要するため、⼿早く正確に⾏いたい
データ収集
ニュースリリース（2016/9/26）
http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20160926_2.html

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速度、加速度
ドライブレコーダー
時系列
マルチモーダル
Deep Learning
映像
センサー
ヒヤリハット
⾮ヒヤリハット
ヒヤリハットシーンを⾼精度(精度85%)に抽出
全量検査可能、稼働削減が可能（スキルを維持し拡販可能）
異質のデータを纏めて学習
画像/センサーデータ×時系列/マルチモーダル

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４．データセンターの運⽤効率改善
〜 データセンターの運⽤コスト削減/センサーデータ×時系列 〜
空調Ａ 空調Ｂ
…
データセンター内部を上から⾒た図
空調Ａ温度
外気温 空調Ａ出⼒ 空調Ｂ出⼒
空調Ｂ温度
温度１
温度２
温度３
温度４
温度５
温度６
外気温 空調A
温度
空調A
出⼒
空調B
温度
空調B
出⼒
30 28 12 23 13
31 26 11 22 14
29 28 17 23 19
時系列
Deep Learning
(データセンタの温度伝播モデルを学習)
空調Ｃ温度
空調Ｃ
センサー 予測値 実測値
温度１ 28.1 28.3
温度2 22.3 22.2
温度3 24.4 24.1
30分先の温度を平均誤差± 0.16℃で予測
サーバーの安定稼働とコストダウンが両⽴する温度管理に向けた取り組み
空調Ｃ出⼒

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開発環境
GPU搭載マシン （K40, Titan-X）
Ubuntu 14.04
NVIDIA Docker
Anaconda2
Jupyter notebook / Python
keras
• 案件ごとに担当技術者がコンテナを⽴ち上げて開発を実施
• しかし，実質マシンーユーザ固定になりがちなのが悩み
Deep learning フレームワークは固定してません

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①対応するデータ種別の拡⼤
様々なセンサー、⾳、テキストなど
②バッチ処理からリアルタイム処理へ
⾼速/⾼品質なネットワーク、エッジコンピューティングとの連携
③検知 予知 制御（最適化）
様々な問題の発⽣を予知し、⾃動で回避/最適化するＡＩを実現
今後の展開

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機械学習・データ分析がお得意な
企業の皆様に興味を持っていただけると
幸いです

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ご清聴ありがとうございました。