こんにちは。東京営業課の武下です。
〖蒸留〗
またまた新しい技術・新手法をニュースでみましたので、ブログアップします。背景はIoTなどで使う様々な装置にAIを載せてより賢くする研究が進んでいることのようだ。「蒸留」と呼ばれる新手法で速さと精度を両立し、計算性の低い機器でもリアルタイムで処理できるようになり多様な用途ニーズに応えるようである。
〖賢く重いAIが未熟で軽いAIを活用〗
AIの用途は確かに広がっているが、判断制度を高めるには一方で、ディープランニングをベースとした膨大な計算量と消費電力もかかり、スマホなどに高精度のAIを載せてリアルタイム処理をすることはまだまだ難しかったようだ。しかしながら〖蒸留〗という新技術では、膨大なデータや計算量を持つ高精度の賢いAIが、計算能力や計算量が低く少ないAIに、大規模サーバ上で伝えて学ばせると、速く高精度で処理できるようになるらしい。後者のAIは様々な機器に搭載でき、判断にかかる時間を短くできるようだ。
〖顔認証決済スピードでサービス満足度向上⁉〗
顔認証識別速度を上げて世の中のサービス満足度が高まることに貢献。大手ベンダーでの開発では、顔画像から本人確認する生体認証に蒸留技術を使っている。画像から顔の特徴を見つけ出す方法を片方のAIに学ばせ、その結果を計算量が10分の1ですむ別のAIに学ばせる。そうすることで識別速度は5倍になり、模擬実験では100万人の認証が1.5秒で済んだようだ。
〖翻訳・言語識別スピードで外国人と自然に話せる⁉〗
ある国立研究開発法人では、8ケ国語のどれかを1.5秒で識別できるシステムを開発。最初に高精度であるが長めの会話を聞く必要のあるAIで学ばせ、その識別結果を短い会話を学ぶのに適したAIに学習させた。外国人の言語識別に従来は10秒かかったが蒸留技術により1.5秒に短縮。結果、多言語でも自然な会話ができるレベルに近づいてきた。
〖自動運転物体検出スピードに寄与〗
ある大学研究機関では動画に映る車や歩行者、自転車の検出に蒸留技術を使ったところ、1秒間に160回の物体検出できる性能に達したようで、交差点や複数の車や監視カメラのデータをもとに自動運転を制御するシステムの応用を想定しているようだ。
〖昨今増える研究開発案件〗
これらAIとの私たちの身近なところで接点は、ビジネスパートナーからの案件情報がある。大手ベンダーや大手Slerでは、大多数はお客様のIT投資に応えるべくシステム開発を行っているが、昨今ではちらほらとお客様納品案件でなはく、自社のための研究開発案件の情報も入ってくるようになった。背景はIoT、AI、クラウドなどがもたらす新しい領域へのサービス構築が可能になったことだと思える。具体的案件情報としても大規模RPA案件や、Python・SAS関連での研究開発案件への技術者派遣依頼もきた。今から2～3年後にはこのような研究開発案件にも身近に携わる技術者も増えていくのだろう。
