AITCオープンラボ8月 IoTx総まとめ＆IoT!夏のデバイスだらけのLT大会！ のセッション資料

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2015/08/22
AITCオープンラボ
IoTx総まとめ & ドキッ❤夏のデバイスだらけのLT大会!
IoTxロボット・AI開発をはじめよう!

2. 自己紹介
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•菅井康之
•株式会社イーグル所属
•AITCクラウドテクノロジー活用部会 サブリーダー
https://www.facebook.com/yasuyuki.sugai
よろしくお願いしまーす
※この資料の内容は、
個人の見解です
この部分です(Rapiroの付属品)

3. 今日は、まとめということで・・・
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LTが良かった。。。

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昨年から今年にかけて
色々作ってきました

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３軸加速度センサー
水位センサー
ビールジョッキの水位を計測し、
お酒を飲むペースを
可視化してみたり・・・

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お酒をどれだけ飲んでいるか
呼吸に含まれるアルコール量を
可視化、通知してみたり・・・

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あれ？なんか偏ってる。。。？

10. Arduinoなどのデバイスの発展により、
センサーの扱いが容易になり、
ハードに詳しくない私でも、センサーを
使った環境情報を簡単に取り扱える
ようになりました
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11. どこにでもいる普通のソフトウェア開発の
人間ですが、
ディスプレイの中だけの世界ではなく、
ディスプレイの外側にある現実世界と
協調したものを作りたいと考えていました
IoT（センサーデバイス）により、そんな
私の想いを実現することができました
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12. そんな折、Deep Learningが
熱いらしいと聞きました
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13. 詳しくはよく知りませんが、
Deep Learningは、機械学習により
特徴量を抽出できる技術であり、
今のところ画像認識では有用な結果が
得られているそうです。
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14. 現実世界と協調するためには、
その場の状況を把握したいのですが、
センサーだけでは限界があります。
その場に何があるのか、どのような状態か、
といった情報は画像の中に多く表現され
ています。
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15. ただし、画像だけでは得られない環境
情報もあるため、センサーと画像認識の
技術をうまく組み合わせることで、多くの
情報を補完することができます。
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16. また、近年ではロボットもソフトウェアで
制御できるようになってきました。
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http://www.rapiro.com
例えば、このRAPIROは
Raspberry Pi(or Edison)と
Arduinoで動作します

18. IoTやDeep Learningにより蓄積された
データや、学習モデルからフィードバックを
得る際にも
ロボットを仲介することで、より自然に、
より親しみのあるインタフェースを築ける
のではないかと考えています。
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19. 19http://www.slideshare.net/yasuyukisugai/io-t-deeplearning
私も実際にIoTとDeep Learning、
ロボットの技術を組み合わせて
自宅警備員を育てたりしました

20. 頭で思い描いたことが、実現できる
技術基盤が着々と整ってきています。
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21. さぁ、はじめよう！
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22. fin...
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