ハードウェアとソフトウェアの進化

現在NVIDIAのJetsonシリーズをエッジとしてディープラーニングを実践しています。
理由はハードとソフトが充実しており他の安い単体の機器は応用が聞かない為使えません。
ソフトバンクの孫正義氏、主要な企業は今後１０年でAIが現世界を変えてると開発を進めています。やはりそうなるでしょう。
実際１年程ディープラーニングを実践していますが、理解する人と理解出来ない（しない）人との差は大きくなるばかりです。私も完全に理解している訳ではありませんが、この差は今後どういう影響が出てくるかは未知数です。
例えばディープラーニングが社会に浸透するとホワイトカラーや単純作業の仕事は無くなると言われています。突然変化する訳ではありませんが、コンビニの無人店舗の様に２４時間無人で運営されると一部の業務も無くなるでしょう。

話を戻します。
今年発売のiPhone11が以前にもましてAIの機能を強化していました。今手持ちのiPhoneXより二世代新しいモデルですが、AI機能が10倍になっています。

これは現在取り組んでいるAIとIoTに大きな変化をもたらします。

iPhone11は２年前のNVIDIAのデスクトップに使うGPUの性能と同じになっています。

現在使用中で一番性能の良いNVIDIA Jetson Xavierの倍の性能です。

今あるサーマルカムを使って赤外線画像を取得してGPUで推論していますが、こればiPhone11だけで完結します。GPUに電源やモニターを繋いだりソフトウェアを走らせたりする事がなくなります。

iPhone11は冷却能力やバッテリーの問題で全てを取って変わるにはまだ問題がありますが機能が十分です。

急遽この部分を調査を機能から取り組んでいます。

iPhone 11は一般にはカメラの機能が向上したと宣伝していますが、それ以上に色々な可能性が格段に向上しています。あえてその事を隠しているのかと思う位です。

今回ソフトもかなり向上しました。

どの様な向上かというと、簡単な例で説明します。

そもそもディープラーニングやそれ以外のコンピューターの処理は計算によって成り立っています。より早く、より大きな桁の計算を処理します。

例えば１÷３x３ですが答えは１ですがこれを計算機で先頭から計算すると０．９９９９９９９…と１にはなりません。この正確ではない答えを元に計算を進めると誤差は大きくなって正確な処理は出来なくなります。

計算手法が悪いと時間とメモリーを無駄に消費して非効率になります。

これは限られて時間で膨大な計算が必要なディープラーニングでは致命的な問題になります。この遅れが重なり時間ないに処理が間に合いません。

自動運転でシステムが人を認識してブレーキをかける必要があるのに、人を跳ねてから停車しても意味はありません。

今回のiPhoneはこの部分も画期的に完全してきました。

使う人にはありがたい事ですが、かなりの費用と時間を掛けて開発しているようです。

内部の複雑で高度な計算をしている事を理解しているものからすると驚異的な進化です。

一般の人は綺麗な写真がブレなく撮れるを喜んでいるだけですが…

参考にiPhoneXでTinyYoloの推論を動画でご覧下さい。

試作、失敗、試作、費用も時間も消費。実はモチベーション維持が大変

アマゾン（AWS)、マイクロソフト（GitHub、Azure）etc.,の講習でクラウドでの講習を通じてソフトウェアの進化のレベルとスピードは異次元で進んで費用と目的を明確にすれば何でも出来る様に思います。
実際マーケティングや売上げ予測の分野では多額の費用と時間を掛けてディープラーニングを使ってかなり精度の高い予測に基づいて経営をしています。その内部のソフトウェアを操るエンジニアと一緒に講習を受けています。当然講習の際の質問のやりとりは異次元です。予測エンジンの精度の検証方法の質問や検証の方法です。

Amazon SageMaker（機械学習サービス）の講習を昨年受講しました。９月１９日はAmazon Forecast（機械学習新規サービス）を受講しました。２００世帯の電力消費のパターンを学習して３６時間先の電力予測をするサンプルを作って検証するまでを実践してその過程の説明を受けました。

具体的には１０世帯の電力消費のデータをアマゾンAWS上で学習させてそのモデル（学習結果）をつかてAPIで予測を出力します。

予測は上限の予測、下限の予測と本来の予測が出来ます。
これに場所や天気等の条件を追加する事で精度が向上します。天気等は電力の予測の際は天気予測を追加する事になります。

この結果に基づいて実際の結果と比較して追加して行くデータを試行錯誤しながら精度向上します。
このシステムはアマゾンのシステムの応用なので実践的です。

売上げや需要の予測は必要な情報（ここが重要で難しい）を増やせば向上します。

操作の基本的な部分でc言語、Python、JavaScript等の言語システムの理解、コマンドライン入力、ライブラリーの取り扱いそれぞれに深い理解がないと操作出来ても応用が難しい。またジュピターノートを使って新しいJuliaも視野に入れてより深く勉強しないと到底付いていけません。ハードの理解もある程度必要でそのドライバーの取り扱いやdockerをクラウドに上げて操作する事もあります。ハンズオンで手順書に従って進めても理解がなかなか出来ません。

当初ドローンを使ってサーモグラフィーで不良パネルを検査だけでしたが、その後ディープラーニングを使って不良診断をするシステムを進めています。基本的な事ですが、サーモグラフィー画像を安定して長時間転送する技術が不可欠です。技術的にある程度クリアーしていますが、デバックは現在も続けています。ハードも試行錯誤中です。おそらく競合する会社はもうありません。３年かかっていますが去年でイメージとしては８０％の完成度、今年で９０％、今年末には９５％の完成度になると思います。
今年はその独自に開発した技術をよりグレードの高いサーモグラフィーセンサーに応用した新機種もリリースします。
昨年までに作った試作品、３Dプリンターの試作に至っては様々なアプリケーション様に試行錯誤。

実装した試作品

実装していない基板（失敗を含む）

３Dプリンターの条件テスト

ADASの試作（先進運転支援システム）

ドローンやジンバルのフレーム

ちなみに３Dプリンターの試作は７、８時間/個掛かります。１００時間は超えています。

試作、嵌合テェック、機能チェックと設計段階では確認出来ない事はプリントして確認するしかありませんが、自分手順が下手な事は否めませんがゆっくり考えている時間もないのでいきなり試作しています。

動作確認の為のソフト

デバックしているとたまに気が変になる時があります。ソフト修正＞ハード修正＞ソフトをさらに修正＞ハード変更＞試作＞試作＞ソフトさらに修正＞ハード変更…
疲れている時は
”いつまで続く？”　😨
モチベーションが上がっている時は
”次はどうなる？”　😎

全体としては疲れているので休息が必要なのかもしれません。

あっあ、また基板失敗…

輸入税２０００円弱払って３万円の基板assyがゴミになりましたw。
いっ、痛い…痛恨のミス。
ソケットのフットプリントが９０度ずれています。１番ピンのマークが９０度ずれているので配線は間違っていませんが当然モジュールは入りません！

まぁ他の修正もあるし…　これ手で半田付け出来ないしオーブントースターで表面実装する方法もあるけどもう２万円以上の設備投資と時間が掛かる。ペーストの半田自体有毒で扱い辛い。
これはまだ前向きな失敗。

今年は無駄な事をするのが年始の目標なので良いか？！

AITC東海支部でのプレゼン

AIアイデアコンテストのフォローアップでエントリーした内容のデモを披露した際に内容を気に入って頂いて９月２６日に東海支部（名古屋）でもデモする事になりました。
このFLIRのLEPTONを使ったサーモグラフィーを始めてから３年になります。
少しずつ性能を向上しながら機械学習の要素を取り入れてから企業からの依頼が来る様になりましたが、依然ビジネスになるには今一歩と言ったところです。

基本的な部分は他のスタートアップと同様にポイントを抑えていますが、まだまだユーザー視点かと言うと暗中模索状態です。
今年に入ってからは提案のあった要素を加えて良い仕上がりになってきました。
今年もポイントは同じ。
【実現性】既存ビジネスと差別化できており、明確かつ現実的な内容である
　　　　　　（例）・既にあるＡＩ技術を活用した新しい提案
　　　　　　　　　・実証前のＡＩ技術であっても、それを実現する道筋がある提案

○単なるPOC支援に見える。

○ストーリーや背景は理解できるが、具体的に可能となることのすごさがやや伝わりにくい。

○「理解の難しいAIや機械学習の習得」に対する学習サポート面がしっかりしていれば、

    テーマに沿った意味が出ると思う。

○ツールセットがほぼ出来ているので実現性は高い。

○プロトタイプは出来ているので実現性は評価できる。

【収益性】将来的に収益の見込める内容であること
　　　　　　（例）・市場性やリスク要因を分析した具体的な事業計画を伴う提案
　　　　　　　・新規市場の創出が期待される提案

○サポートクオリティ次第では需要も見込める。

○競合サービスとの差異に関して説明がほしい。

○特化している印象なので、どれくらい広がるかが課題。

○サーモグラフィーカメラの用途とマーケットが見えないため、現状では収益性は低い。

   アプリのDL数と収益性はあまり関係がない。

【ユーザー視点】ユーザーの価値創造が明確な内容であること
　　　　　　（例）・誰のために、価値を創造するのか明確な提案
　　　　　　　　　・ユーザーにどのような価値を提供するのかが具体的な提案

○コストのかからないAI活用のニーズはある。

○AI技術の導入のハードルを下げるというテーマは好印象。

○サーモカメラを絡めたユースケースについて、より明確な説明がほしい。同感

○現状では、サーモグラフィーカメラの用途があまり見えない。

○ニーズの所在について明確な説明がほしい。

【社会性】社会課題の解決に向けた内容であること
　　　　　　（例）・課題を抱える現場のニーズに即した具体的な提案
　　　　　　　　　・社会全体へのインパクトが期待される提案

○本質的な社会課題をついたアイデアであることは評価でき、可能性を感じる。

○AI技術の普及という意味で、社会貢献性はある。

○AIを使ってみたいという画像処理技術者の欲求は満たすだろう。

【技術性】独創的な技術を取り入れた内容である
　　　　　　（例）・独自開発したデバイスやアプリケーションを活用した提案
　　　　　　　　　・既存技術の新たな活用方法を取り入れた提案

○独自の技術・フレームを活用し、具体的に考案されている。

○具体的な開発紹介があり、評価できる。

○サーモカメラは面白そう。

○既にプロトタイプが出来ており、評価できる。技術的に新規性があればよりよい。 

[その他コメント]

○先行社あり（フューチャースタンダード）。

○ターゲットビジネスや起業の明確化が必要。

○AIの民主化ツールは、昨今DataRobotやNECのdotData、その他Googleなども参入をしてきている領域でレッドオーシャン化している。その中での優位性について説明がほしい。

自動車用か太陽光用か病院用か思案中です。

ホームページ作成でwordpress.comとwordpress.orgの違い

会社のホームページはhttps化が容易ではないのと管理の問題で、別のサーバーをhttpsでサービスを立ち上げる事になりました。
ホームページと会社案内の情報がありますが、今は細分化され商品の売り買いをするECサイト、（Electronic Commerce＝エレクトロニックコマース=電子商取引の略。）、情報を発信するブログサイトと分類されています。

今回は情報を発信つつ商品の販売も考えてホームページの作成を色々と調べて進めています。

殆どは無料でサーバーとホームページ制作ツール付きサービスは怪しいサービスが多くそもそもその会社が無くなると後々の管理が大変なので調べるとwordpressというサービスに行き着きました。

初心者向けサービス

それでもまあまあ変な会社に依頼するより良い機能は付いています。

ホームページ制作でポイントはSEC対策＝サーチエンジン対策があります。

どれだけの人にページを見てもらうか？見やすい、沢山の人に見に来てもらえる様にしないと意味がありません。検索しやすく直ぐに表示されるサービスで内容が豊富である事が重要です。内容以外はこれらのサービス次第。

オープンソースのホームページ作成ツールのwordpress.orgとサーバーとホームページ制作ツール付きのwordpress.comがありました。

プロ仕様のサービスでwordpress.comサービスとは全然違うサービス

SEC対策はwordpress.orgに部があります。

結論から言うとその違いが分からずサーバーを先に契約したので後者のwordpress.comは使えなくなりました。初心者にはwordpress.comの様で余計手間が掛かる様になりました。
電子商取引の機能を追加するためセキュリティが安心なPayPalを取り込みます。
ページは試行錯誤中で実際始めると素材が足らない…

wordpress.orgは無料でホームページ作成するツールをサーバーに展開して自由にホームページ、ECサイト、ブログを作成出来ます。操作はスキルがいります。

無料のプラグインを試していますが、自由度や機能がイマイチなので有料サービスを調べ中。

日本サーモロジー学会特別公演

当日ネットトラブルが発生して予備機JetsonNanoでなんとか乗り切りました。
会社のホームページにAIもIoTのページも何も無いとのクレーム。
そのホームページはセキュアで無いHttpsになってないorz。今時会社のホームページがHttpsでないのはセキュリティー意識が低いといる印象で非常悪い印象を持たれました。
病院関係はプライバシーやセキュリティーが色々な意味で命取りになるので厳しいですが当然ですね。

都の西北〜早稲田の森に🎶

病院や介護の現場ではカメラの監視はプライバシーの問題があり赤外線で介護ベットからの転落の監視、トイレでの転倒の監視の依頼がありました。

ディープラーニングは殆ど関係ないですが、AIはなんでも自動で対応してくれると勘違いしている様です。医師や病院関係者はディープラーニングではなくAIといった勘違いを説明する内容も考えないと…

今回披露した特別公演の内容は学会誌に載るそうなので、ネットからコピーした内容はオリジナルにして再提出です。適当な内容のところも修正しなければ…

これはデータサンプルをプロットして自分でグラフを調整したのでOK