AI 技術とIoT

2017/FEB/10

たけおかAXE,Inc.

AXEの自動運転ソフトウェア「Autoware」サポート/Tier4と協業■ 東大/名古屋大学 加藤真平先生のAutoware

– 日本で一番、自動運転の研究が進んでいる

– 名古屋 守山市で、公道を自動運転走行

– トヨタ自動車など、自動車メーカ各社もスポンサ

– オープンソースで配布中

– AXEは、Autoware開発を手伝っている

•Tier4 (ティアフォー)

– Autoware関係者が創業

– 名古屋大発ベンチャー

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機械学習による顔認識 & 阪急電車認識OpenCV

・ 一般的画像処理・ 画像認識

—学習器—認識器

・ カメラ入力部

顔認識・ 学習済みデータが用意されている・ 簡単に使用できる・ ロボットの目玉にでも

阪急電車認識・ 学習を行わせた・ 約5600枚の画像を用意・ 約11時間(Intel Core i7@4GHz)

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機械学習 応用 顔追尾 ロボット人間の顔を見つけたら、追尾する

– 顔の位置を判断して、左/右/前/後 どう動くかを決める完全 自律式Linux+OpenCV(機械学習)+OpenELOpenCVは顔認識などを含む

総合的な画像処理ライブラリOpenELはJASAなどが推進している

ロボット用の下位の抽象化層の規格・ DCモータの制御はOpenEL

ハードウェア・ RaspberryPi 1など

● ARM11@700MHz● 512MBytesRAM

・ USBカメラ・ DCモータ

2013年7月

顔追尾ロボット動画https://www.youtube.com/watch?v=JkkZ0FpeIaU&t=68s

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機械学習による故障発見/予兆判定

装置学習結果

機械学習による判定器 出力 ある部品が不調

実世界

振動センサ 入力

音響センサ 入力装置学習結果

機械学習出力

単純な故障/予兆/傷の発見など

近日、ある部品が壊れそう

センサ出力を、機械学習済み判定器に入力

↓

故障発見 / 故障の予兆判定

カメラカメラ対象物 入力学習結果

機械学習出力 傷の発見

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機械学習と推論システムのハイブリッド 故障診断

装置学習結果

機械学習による判定器

推論規則

出力

複合事象から、近未来、 なにが起きる?

あるパターンの振動がいくつか検出された

推論システム

実世界

出力近日に、

どこかが故障しそうなことを、推論

推論システム:・滅多に発生しない事柄を ルールで記述・複合事象から推論

振動センサ 入力

現象を「記号化」してから、推論を行う

記号にするのは、機械学習による認識

音響センサ 入力装置学習結果

機械学習出力

機械学習:複合的な現象から、近い将来なにが起きるかまでは、判定しにくい。滅多に起きない現象は、学習データが入手できないカメラカメラ対象物 入力

学習結果

機械学習出力

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機械学習と推論システムのハイブリッド 自動運転

カメラ

学習結果

機械学習

推論規則

止まれ出力

どのように、避ける?

箱が2個ある人間が居る

推論システム

実世界

出力

箱の間を通る方法・コース - 速度 - 曲がり方

機械学習:反射神経/画像認識レベル

推論システム:・行動戦略を作る・競合する条件があっても、答えを出す

カメラ 入力

物体を「記号化」してから、推論を行う

記号にするのは、機械学習による認識

※AXE AIは、こういう一般的な形に、とどまらず、推論の中心部に機械学習を使用(特許出願中)

Toyota Research Institute社CEOのGill Pratt氏:「恐らくAIとルールベースを組み合わせることになるだろう」(http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/320404/060100025/?P=3)

単純な機械学習の出力

機械学習によるエモーション判定と推論•エモーションのためのデータ収集→機械学習で判定•自動車中の雰囲気を

•会話の声のトーン•会話の量•生体情報から判定

•車内の雰囲気を機械学習で、判定•自然言語解析も、並行して行う

•その情報をもとに、推論→適切な音楽をかける● 気まずい→ 和む音楽をかける● いい感じ→ ムードが盛り上がる音楽をかける

マイク音センサ

機械学習(雰囲気判定)

推論エンジンルール

音楽プレーヤ

スピーカ

♪

音声認識 自然言語解析

ウォッチ

ステアリング

ユーザ生体情報

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IoT+AI → アクティブ・エイジング•神戸大学と共に、

アクティブ・エイジング (高齢者の健康年齢延伸) を

IT・人工知能により支援強化することをスタデイ中•健康な高齢者の健康年齢を、IoT + IT + AI の助けで 延長させる

•家, 家電製品にIoT センサ•対話ロボット(センサ入り)と、AI 対話

↓•高齢者の困りごとを知る•IoTにより収集したデータから、

周期性行動を検知•周期性行動をサジェスチョン•本人の異常検出 (いつもの周期性行動を行わない)

•趣味嗜好をAIが学習

→ 同じ趣味の人,会合をマッチング

→ 趣味の情報を、AIがネットワークから探し出す

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現在、先進的AI が行えることの例•メールを読んで、会議/デートのスケジュールを読み取る

•過去スケジュールから、ユーザの周期性行動を検出

•嗜好の分析

•人工知能チャット

•エキスパート・システム

•顔/阪急電車 判定

テキスト無脳ちゃん対話 moviehttps://www.youtube.com/watch?v=sXuSRR2mWqc

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先進的 人工知能技術: AI対話•人工知能

1.エキスパート・システム 機能

2.ピザ/寿司注文 機能

3.人工無脳ちゃん 対話機能

いずれも、本当の推論システムが動作•デモ用 フロントエンドは、

– PC用チャット・クライアント

– Androidスマホ・アプリ

の2種を用意

チャットAIサーバ1: オモチャ・ロボット型(中にRaspi3を内蔵)

チャット・クライアントロボット内のAIと対話

https://www.youtube.com/watch?v=sXuSRR2mWqc

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スケジュール中間ゴール

生成

パターンマッチング処理により規則を起動

AXE AIシステム ブロック図

ルールベース

日本語解析部(形態素解析

&構文解析)

形態素解析&

構文解析辞書等

メール

SNSログ

アクション1スケジュール登録

アクション2アラート・メール

生成&送信

アクション3個人情報収集

アクション4学習

(記憶更新)短期記憶

長期記憶(RDB)

帰納推論エンジン

中間ゴール生成用ルールベース

前処理

写真

写真

写真メタ情報

中間ゴール

中間ゴール

中間ゴール

※特許出願中の機構があるため、本図は、正確ではありません

画像

機械学習による

判定器

代表的なロボットミドルウェアOSS OpenRTM-aist

産総研が開発したロボット用ミドルウェア RTMは国際規格

http://openrtm.org/openrtm/ja OpenEL

産総研,JASAで開発中のロボット用

低位ミドルウェア RTM, ROSの低位層で、移植性を高める

ROS (Robot OS) Googleの自動運転などに使用されている ロボット・ミドルウェア 名古屋大学の自動運転プロジェクトでも使用

ドローン用OSS:Dronecode

https://www.dronecode.org/Linux Foundationの取りまとめで無人飛行体 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)を開発オープンソース・ソフトウェア + オープンソース・ハードウェア

オン・ボード(機体上)と、オフ・ボードのソフトウェアがある オンボード: 機体の制御、センサー制御 オフボード: リモコン、データ収集/記録

写真は https://www.dronecode.org/sites/dronecode/files/styles/dronecode_header/public/front_page_slides/images/drone_video_slide.png?itok=7C7IFYlP より引用

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以上