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20180831 [DeLTA TECH] 全てを解決「しない」AI-Deep Learning実用化をもたらすDeLTAのエコシステム

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全てを解決「しない」AI-Deep Learning実用化をもたらすDeLTAのエコシステム

Deep Learningは従来技術が不得意とする課題の解決に有効な技術の1つですが、Deep Learningそのものはシステム全体を構成する要素の1つに過ぎません。本講演では実際のシステムを構築する際の課題を整理し、これらの課題をDeLTA-Familyのエコシステムでどのように解決しようとしているか説明します。

講演者:
LeapMind Inc,
FAE
野尻 尚稔

Published in: Business
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20180831 [DeLTA TECH] 全てを解決「しない」AI-Deep Learning実用化をもたらすDeLTAのエコシステム

  1. 1. 全てを解決「しない」 AI-Deep Learningの実用化をもたらす DeLTA-Familyのエコシステム LeapMind Inc. Field Application Engineering, Manager Business Division 野尻 尚稔 Naotoshi NOJIRI
  2. 2. LeapMind Inc. © 2018 DeLTA-Family
  3. 3. LeapMind Inc. © 2018 Deep Learningを組込みまでワンストップで 1 2 3 4 2つの準備と4つのステップで組込みDeep Learningを導入可能に アノテーション済みの 学習用データセット モデルを実行するための 実装用ハードウェア 実行タスクを 選択 データセットの アップロード トレーニング ダウンロード
  4. 4. LeapMind Inc. © 2018 組込みDeep Learningの活用 4つのポイント 限られた電力リソー スやスペースで使用 できる 省スペース・省電力 データを外部に出さ ないためセキュアで ある セキュリティ レスポンスが速いた めリアルタイム処理 ができる リアルタイム処理 インターネットに常 時接続できない環境 でも使用できる インターネット不要
  5. 5. LeapMind Inc. © 2018 組込みDeep Learningの活用 ケーススタディ Industrial Robotics 装置故障・異常検知 Surveillance Camera 監視カメラ人物検知 Power Plant さび・ひび割れ検知 Drones ドローンによる建物点検 Factory 食品異物混入検知 Consumer Electronics スマート家電 Automotive 自動運転 Automotive 車内カメラ
  6. 6. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Automotive Automotive 自動運転 電力やスペースが限られ、インターネットの 常時接続が保証できない自動車で、物体やシ ーン認識、天候解析を行いワイパー、ライト 等の制御を支援する。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  7. 7. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Automotive Automotive 車内カメラ 車内カメラで乗員検知や表情認識、ドライバ ーの視認追跡、ジェスチャー認識等を行うこ とで居眠り防止や運転アシストを行う。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  8. 8. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Industrial Robotics Industrial Robotics 装置故障・異常検知 工場等生産ラインでのロボットの故障や異常 検知を行うことでトラブル発生を未然に防ぐ 。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  9. 9. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Surveillance Camera Surveillance Camera 監視カメラ人物検知 カメラで撮影した人物の年齢、性別、表情、 姿勢を検出し、行動予測やマーケティング データとして活用できる。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  10. 10. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Power Plant Power Plant さび・ひび割れ検知 プラント施設や橋梁など、大型設備の老朽化 、劣化による、さびやひび割れを効率的に検 知する。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  11. 11. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Drones Drones ドローンを使った建物点検 物理的なスペースが小さいドローンという 条件下で、従来人の目によって確認していた 建物の外観検査などを効率化する。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  12. 12. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Factory Factory 食品異物混入検知 画像データから異常を検知するシステムを 構築し、従来は人間の目視で行っていた異常 検出を自動化し、業務効率を向上する。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  13. 13. LeapMind Inc. © 2018 Use Case: Consumer Electronics Consumer Electronics スマート家電 電球や電子レンジといった電化製品の限られ たスペース内で、シーンや料理を理解し、 自動調光や料理に応じた自動加熱を行う。 限られた電力リソース、 スペースで使いたい 処理データをクラウドに あげたくない リアルタイムに推論を 処理したい インターネツト環境が ない、または不安定
  14. 14. LeapMind Inc. © 2018 DeLTA-Kit DeLTA-LiteとDeLTA-Kitの組合せでアイディアをすぐに実現 FPGA用 推論モデル 画像 推論結果 学習とテスト 実画像で評価 学習用データセット
  15. 15. LeapMind Inc. © 2018 DeLTA-Kitのハードウェア構成 USBカメラ FPGAボード (Intel® Cyclone® V SoC) PCはDeLTA-Kitに含まれません
  16. 16. LeapMind Inc. © 2018 DeLTA-Kit 学習用データセットがなくても学習済みモデルで評価 FPGA用 推論モデル 画像 推論結果 実画像で評価 顔検出 男女推定 ひび割れ検出 など
  17. 17. LeapMind Inc. © 2018 DeLTA-Kit標準以外の入出力を確認するには 画像 推論結果 Webカメラ 産業用 カメラ ストレージ コントローラ 制御 DeLTA-Kit FPGA用 推論モデル 送信 ストレージ 受信 警告灯 DeLTA-Kitカスタマイズオプション(有償)
  18. 18. LeapMind Inc. © 2018 実アプリケーション開発時のためのパートナシップを構築 画像 推論結果 Webカメラ 産業用 カメラ ストレージ コントローラ 制御 実運用ボード・筐体 送信 ストレージ 受信 実運用OS 実アプリ FPGA用 推論モデル 警告灯
  19. 19. LeapMind Inc. © 2018 組込みDeep Learningプロジェクトの進め方 DeLTA-Kit FPGA用 推論モデル 実運用ボード・筐体 実運用OS 実アプリ FPGA用 推論モデル DeLTA-Kit FPGA用 推論モデル 学習用データセット を用意 実運用 向け開発 学習用データ セットがない 学習用データ セットがある 運用 課題解決の 仮説を立てる 仮説が間違っている 技術的課題がある 仮説を立て直す もしくは、オーダメイド
  20. 20. LeapMind Inc. © 2018
  21. 21. LeapMind Inc. © 2018 組込みアプリケーションにDeep Learningを組合わせて提案 ゲートウェイ カメラモジュール+Deep Learning ゲートウェイ+Deep Learning +アノテーションサービス
  22. 22. LeapMind Inc. © 2018 IoTプラットフォーム+Deep Learning ゲートウェイ 学習用データセット 学習済みモデル 画像データ アノテーション Deep Learningモデル配信 • 学習 • モデル圧縮 • FPGA実装
  23. 23. LeapMind Inc. © 2018 選択可能な3種類のパートナのタイプ 共同プロモーション 販売コーディネート ソリューション提供 販売形態 直販 直販 再販 コミッション なし あり -
  24. 24. LeapMind Inc. © 2018 ニーズに応じて適切な情報を提供 • 製品紹介資料 • 推論環境:ソフトウェアインテグレーション用技術資料 • 学習環境:クラウド連携用技術資料 • ノウハウ:アプリケーションノート・FAQ集 サービス&トレーニング • 製品導入トレーニング • カスタムデモ作成 • ソリューションの共同作成 みなさまのビジネスにDeep Learningを
  25. 25. LeapMind Inc. © 2018 DeLTA-Familyとみなさまのビジネスのシナジー
  26. 26. LeapMind Inc. © 2018 • LeapMindのテクノロジにより、Deep Learningを組込み用途で使えるサイズま で圧縮 • DeLTA-LiteとDeLTA-Kitの組み合わせにより、アイディアを素早く試すことが 可能 • 学習用データセットがなくても、DeLTA-KitとModeliteで評価 • アイディアを具現化するための様々な支援 • パートナ企業を募集中! まとめ
  27. 27. LeapMind, Inc. © 2018 deltatech@leapmimd.io https://leapmind.io/ ご質問などございましたら、お気軽にご連絡ください

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