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AITCオープンラボ IoTx総まとめ「IoTxロボット・AI開発をはじめよう!」

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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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AITCオープンラボ IoTx総まとめ「IoTxロボット・AI開発をはじめよう!」

  1. 1. 1 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. 2. 自己紹介 2 •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. 3. 今日は、まとめということで・・・ 3 LTが良かった。。。
  4. 4. 4 昨年から今年にかけて 色々作ってきました
  5. 5. 5
  6. 6. 6 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・・・
  7. 7. 7
  8. 8. 8 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・・・
  9. 9. 9 あれ?なんか偏ってる。。。?
  10. 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 10
  11. 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 11
  12. 12. そんな折、Deep Learningが 熱いらしいと聞きました 12
  13. 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。 13
  14. 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。 14
  15. 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。 15
  16. 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。 16
  17. 17. 17 http://www.rapiro.com 例えば、このRAPIROは Raspberry Pi(or Edison)と Arduinoで動作します
  18. 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。 18
  19. 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. 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。 20
  21. 21. さぁ、はじめよう! 21
  22. 22. fin... 22

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