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IoT/AIイベントを実施:【寿司懇親会付き】企業で活用されるAI技術 #7

IoT/AIイベントを実施:【寿司懇親会付き】企業で活用されるAI技術 #7
お久しぶりです。アートディレクターのhayatoです。
都内では桜が満開となり、お花見をされた方が多いのではないでしょうか。
IoT/AIイベントを実施:【寿司懇親会付き】企業で活用されるAI技術 #7

私も家族で花見に行きましたが、日本らしい文化を感じる良きイベントだなぁと毎年感じます。
我が子はというと、桜よりご飯に夢中でしたが、そんな子供の写真も桜をバックに映えます。
これから桜若葉へと移り変わりますが、それもまた春らしくて私は見ているのが好きです。

さて、今回は「企業で活用されるAI技術 #7」と題して、AI関連のLTを中心に発表しました。
IoT/AIイベントを実施:【寿司懇親会付き】企業で活用されるAI技術 #7

開催概要

開催日時 2019年4月5日(金)19:00~21:00
開催場所 株式会社コアコンセプト・テクノロジー カフェスペース
概要 弊社ではIoTやAIソリューションの提供や各種コンサルティング、IT開発の受託案件などを行っております。 Orizuruチームでは、「Orizuru」を中心とした「Orizuru IoT」「Orizuru 3D」などの製品を開発しています。これらIoTやAI関連の開発を進めている技術者やメンバーにその技術話や開発体験談、顧客の抱える課題など、 飲食を交えながらLTを行います。今回はAI中心の内容で発表いたします。
対象
  • IoTやAIエンジニアに興味がある方
  • IoTやAIなどの居心地の良いコミュニティを探している方
  • IoTやAIに関わっていて、実用的な情報を欲している方
  • IoTやAIソリューション開発に興味がある方

発表内容

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担当者 発表タイトル 発表概要
AIエンジニア 固有表現抽出と適用例のご紹介 【固有表現抽出】文章中から人名や地名などといった情報を抽出する技術として固有表現抽出というものがあります。この固有表現抽出を機械学習によっておこない、適用した例についてご紹介します。
AIエンジニア GPUいらずの高速動画異常検知 【動画の異常検知】機械学習の手法を用いた動画の異常検知手法を紹介します。シンプルに最適化されたアルゴリズムによって高価なGPUサーバを必要とせず、初期費用の大幅な削減を実現しました。耐久試験場での試験体の異常動作監視や製品形状の定量評価など製造現場での活用事例を交えて説明します。
AIエンジニア 3Dモデル類似検索 【類似検索】弊社製品の3D Viewerに組み込まれている3Dモデル類似検索の紹介と機会学習を活用した類似検索などの仕組みを説明します。
センシング サイエンティスト ロボットと協働生活中に試行錯誤したこと 【ロボット活用】実際に協働ロボットCOBOTTAと一緒に働いてみて、 ”今”をどう変えられそうなのかトライします。 詳細はLT会で報告します。
CTO 可視化の先にあるものとは 【スペシャルコンテンツ】今回はCTOの田口がIoT Newsで受けたインタビュー記事を解説。記事からは分かりにくい背景などをご紹介。(参照記事「取得した数値データをどう見るか、そして可視化の先にあるものとは -東芝デジタルソリューションズ福本氏、コアコンセプト・テクノロジー田口氏インタビュー」https://iotnews.jp/archives/119196)

LT会の様子

IoT/AIイベントを実施:【寿司懇親会付き】企業で活用されるAI技術 #7
今年初のLT会開催となりました。
募集枠は24名に対して、申込数は54名といつもにも増して関心が高い内容だったようです。
今回もファイシリテーターは池田が担当しました。

固有表現抽出と適用例のご紹介

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トップバッターは、AIエンジニアの長谷川。
今回は「固有表現抽出」に関するLTです。

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まずは、「固有表現抽出」に関する簡単な概要を説明。

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実際に実験をする際の準備。

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学習データの準備は「人間が頑張って用意する」というアナログな感じです。

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実際の実験結果(抽出した結果)①。
「常磐神社」だけ学習データになかったのか、抽出に失敗してました。

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実際の実験結果(抽出した結果)②。
こちらは同じ単語でも「地名」と「人名」になるパターン。
同じ単語でも文脈で異なるラベル付ができています。

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最後にまとめ。
実際の活用事例は、スライドをご確認ください ^^

GPUいらずの高速動画異常検知

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続いてもAIエンジニア、馬場が発表します。
こちらは「高速動画異常検知」に関するLTです。

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動画異常検知などを行う動画解析の課題は「コスト」と「専門性」。

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実際の解析実験。
正常動画Aと異常動画Bを解析します。

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結果として、正常動画と異常動画で相違があった場合に「異常度」としてグラフと画面上に黒いピクセルで表現されます。
スライドを参照いただけるとさらに分かりやすいです。

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この「動画異常検知」をどのように活用しているかを明示。
非常にメリットが分かりやすい活用事例です。

3Dモデル類似検索

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そして3人目もAIエンジニア、熊田が登壇。

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3Dモデルの類似検索に関するアルゴリズムを解説。
3Dモデルを正十二面体の頂点数、20枚の2次元画像に「射影」することから始まります。

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①正十二面体
②20枚の画像化
③1枚の画像を200個の特徴ベクトルにする→合計4,000個の特徴ベクトルを作成
④複数の物体を用いてあらかじめ計算したボキャブラリーベクトル(V)を用いて、③の特徴ベクトルがどれに近いかを数えてヒストグラムを作る
⑤ベクトル同士を比較して類似度を算出(次の画像がわかりやすいです)

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このようにして3Dモデルの類似度を比較して検索結果を表示するソリューションが「Orizuru 3D」です ^^

ロボットと協働生活中に試行錯誤したこと

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4人目はほぼ毎回発表しているセンシングサイエンテイストの坂本です。

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今回はロボットを使って何ができるかを試行錯誤。
まずは身の回りの課題を洗い出しました。

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課題①:そうじ
動画はこちら

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システム概要。

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課題②:目覚し
こちらでも同様にこんなことができますよという動画を公開。
動画はこちら
システム概要も示してます。

様々なアイディアを実現していきたいものです。

可視化の先にあるものとは

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最後は毎回登壇しているCTOの田口。

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今回はIoT Newsで記事になった「取得した数値データをどう見るか、そして可視化の先にあるものとは -東芝デジタルソリューションズ福本氏、コアコンセプト・テクノロジー田口氏インタビュー」の記事を解説。

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可視化をするための情報収集について、データ取得のその先はどうすればよいか。

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とりあえずデータを分析する、もしくは課題設定をしたうえで、必要そうなデータをとる。

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加工品質が温度と因果関係があるというのはどうやって導き出したのか。

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積み上げられた経験がすべてである。
その知見をもとに解析することが重要。

懇親会は恒例のお寿司

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LT会のあとはお酒とおつまみとお寿司で懇親会。
イベントなどの懇親会ではピザがよく出されることがありますが、
当イベントでお寿司にこだわっているのは「手が汚れない」という理由です。(お箸で食す前提ですが。。。)
手を汚さず会話を楽しめる環境にこだわっております。

今回ご参加いただけなかった方も、ぜひ次回ご参加いただければと思います。

最後に

次回は再来月を予定しております。
ご参加いただけるお客様のご期待に応えられるように次回もしっかりと企画していきたいと思います。
また、一緒にイベントを開催してくださる企業さまも募集します。
ぜひ、ご興味があるかたはこちらからご連絡お願いいたします。

それでは、次回もお楽しみに。
hayato

〜桜の絨毯〜
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