Deep Learning

Andreesen Horowitz（a16z）が紹介する「American Dynamism 50 AI Edition」の中で、注目されるAmbient AIについて紹介します。Ambient AIは、AIを活用して新しい時代のフィジカルセキュリティソリューションを提供する企業です。ディープラーニング技術の進歩により、ビデオ分析の精度が高まり、ビデオ内のオブジェクトやその属性を認識することが可能になりました。これにより、従来の単純なアラームシステムを超えた応用が可能となり、フォレンジック分析やセキュリティレポートの作成など、高度な用途に利用されています。 Ambient AIの技術により、場所、時刻、オブジェクト間の相互作用を理解し、セキュリティリスクの評価に活用することができるようになりました。これにより、ほぼリアルタイムでのインシデント認識やアラートが可能となり、迅速な対応が実現しています。特に、銃社会である米国では、学校での乱射事件などの深刻な問題に対して、銃を持つ人物の特定やその位置情報の提供を通じて、学生やスタッフが被害を最小限

バーコードをスキャンするのはやはり専用のバーコード読み取りハードウェアが速い。 Scanditに言わせるとそれは間違いかもしれない。 Scanditはバーコードスキャン用のソフトウェアのためのSDKを提供するベンダーだが、そのソフトウェアの性能は現在のバーコード読み取りハードウェアによる業務を大きく変革する可能性を秘めている。Scanditのソフトウェアはスマートフォン等に搭載され、カメラを利用してバーコードを画像として認識し、読み取りを行う。これだと普通の無料バーコード読み取りアプリとの違いがわからないかもしれないが、Scanditの場合、この読み取り精度とスピードがすごい。大量のバーコードの山にカメラを向けるだけで次々に読み取ってくれるし、やや遠くからだったり、時には破れているバーコードでも高い精度で読み取ってくれる。 For some reason Swiss startups have gained a good reputation in enterprise, SAAS, fintech and logistics — an

今や多くの企業がAIやDeep Learningへの取り組みを表明している。だが、それら企業向けに提供できるレベルのDeep Learningアプリケーションをどのようにして作ればいいのかについてはまだまだ知られていない。 SkymindはOpen Sourceの Deeplearning4j を提供するスタートアップだが、新たにSKIL（Skymind Intelligence Layer）というものを提供し始めた。これは、Deep Learningに必要なコンポーネント群をまとめたものであり、これを活用することによりコマーシャルレベルのアプリケーション開発が容易になるとのことだ。 参考：Forbes Skymind's deep learning solutions are working to clean up your messy data warehouses. http://www.forbes.com/sites/curtissilver/2016/10/03/skyminds-deep-learning-skil-seek

これからはどんなサービスにもAIの活用が前提と言われており、インフラに関して言えばAIを如何に効率的に処理できるかが競争力を左右するとされている。しかしながら、既存のCPU、そしてGPUでさえもAIに求められるDeep Learningの処理をするにあたっては非常に非効率であることが叫ばれ始めている。 そういった状況に対応してDeep Learningに特化したハードウェアを作ったのがこちらのKnuEdgeだ。KnuEdgeはデータセンターのファブリックを構成するためのKnuPathに加え、Voice AuthenticationのソフトウェアソリューションであるKnuVerseなども提供する。 参考：KnuEdge The market for Deep Learning Accelerators is heating up with new entrants, as I explored after NVIDIA’s traction in Artificial Intelligence (AI), and Google’s recen

フランスのスタートアップDeepomaticはユーザに画像認識などのディープラーニングを簡単に利用できるようにしようとしている。一例をあげよう。Deepomaticを使うと、サイト上の画像は自動的に認識され、サイトで販売されているようなものであれば自動的にそういったページヘのリンクが貼られるようだ。 画像認識のレベルは時間が経つごとに向上していくようなので、使えば使うほど顧客獲得が容易になるとのことだ。現在はベータカスタマーを募集中だ。

昨今人工知能やディープラーニングが流行っているが、まだまだ使いこなすのは難しく、コストも掛かる状況だ。e-commerceサイトなどでそれらを活用しようと思ってもこういった点がネックとなりなかなか活用に至る事ができないかもしれない。 Clarifaiはそんなエンジニアリングスキルも乏しく、初期投資もなかなか出来ないユーザにとっては使いやすいサービスとなるかもしれない。Clarifaiはオンライン上で彼らのDeep Learning Systemを活用できるサービスだ。現状は画像・映像認識に特化しているが、サイトを見る限り、処理も高速で、スケールするようだ。また、API経由で様々な機能が活用できる。

人工知能やディープラーニングという言葉が昨今随分と流行っており、それを使って何をすることが出来るかについては多くの情報が飛び交うようになってきている。いくつかの分野でも実例が出始めている。しかしながら、新たな活用方法を作り出すということに関しては、未だに簡単にできるような方法やツールというのが出てきていないというのが実情だろう。 MetaMindがアドレスしようとしているのはまさにそんな分野だ。MetaMindはAIを駆使した言語解析、画像解析、データベース解析をエンタープライズが簡単に利用するためのプラットフォームを提供する。 実際に利用するためにはMetaMindコンタクトして契約する必要があるが、 MetaMindLabsにアクセスすることで 簡単に機能を体験する事ができる。

画像診断・治療は低コストでかつ安全にがんなどの早期発見ができることから現代においては必須のものといえるだろう。ただし、最終的には実際に切開して診てみないとわからないケースはまだまだ多いことも事実だ。 Butterfly NetworkはデバイスとDeep Learning、そしてCloudを組み合わせ、その精度を上げることを目的としている。大量の画像をデータ解析すること自体はどこもやってきたことだが、クラウドの活用により更に大量のデータにアクセスし、画像から特徴を抽出する技術の大本命であるDeep Learningを駆使することでその精度は飛躍的に向上することが期待される。

Nervana Systemsは増え続けるデータに対するマシンラーニングを大規模に行う際に適したハードウェアを提供する。Deep LearningはNeural Networkの発展形であり、大量のデータを解析し、そこに意味を見出す技術である。Googleの猫の画像認識が有名な例ではあるが、基本的には大量のマシンやソフトウェア開発力が求められる。 Nervana Systemsは専用のハードウェアアプライアンスを提供し、一般的な企業でも容易にそれを導入できるようにするとのこと。 まだ製品はリリースされていないが、実際に火がつくためにはエンタープライズにおけるキラーユースケースの登場が必要だろう。