部品商社の営業もAIを勉強しなければならない時代到来か！？　- TinyML

2020-02-28 (Fri)

先月末にThe Things Conferenceでアムステルダムに行った際、Jan Jongboomさんから誘われ、初日の夜にセントラル駅のそばのカラオケパブに日本からきた和歌山大学秋山先生、ビーマップＣＴＯ須田さん、mmガード鈴木社長と私４人で参加しました。日本人らしく定刻どおりにお店についたら、Janさんしかいなく、しばらくしてガールフレンドのトルコ系女性が３人入ってきて、すきっ腹にビールしかだされなかった為、Edge Impluse CEO Zachさんがお店についたら、我々日本人４人は、雨の中近所にある中華街で食事をとりました。　

翌日、Zachさんとカンファレンス会場で会った際、あれから６０人もきたと言われ、失敗したと反省。　Janさんからどうして早くかえったのか？と残念がってました。　実は、すきっ腹にビールしか出されなかった為、日本人４人とも食事をするためにカラオケパブをでてしまったのです（笑）

＊Edge Impluse主催のカラオケパーティ会場にて

＊カラオケパブでJanさんにもらったEdge ImpluseのＴシャツ

カラオケパブでJanさんに紹介されたGoogleからスカウトした技術者ということで名刺ももらわなかったのですが、TinyMLコミュニティの主催者でGoogleのPete Wardenさんとの共著者でした。　Danielさん、彼とは挨拶でしてカラオケパブの奥でパソコンをだしてプログラムしてたので仕事が忙しんンだな？という印象だけでした。

＊Googleを退社、Edge Impluseに入社したDanielさんの第一弾、Edge Impluse社ツールをつかって音声認識機能をデバイスに組み込むデモ

＊ＴｉｎｙMLを提唱したPete Wardenさんのインタビュー動画

＊Peter WardenさんのTinyMLのメリットを説明している動画、　TinyMLを開発した経緯を話しています。

最後に興味深い、TinyMLに関する記事がありましたので和訳してご紹介します。

*Why TinyML is a giant opportunityオリジナル記事
↓↓↓↓↓↓↓↓
https://venturebeat.com/2020/01/11/why-tinyml-is-a-giant-opportunity/

＊以下、和訳文

TinyMLは大きな可能性がる

TX ZHUO, FIKA VENTURES@TXZHUOHUSTON COLLINS@HUSTONCOLLINS JANUARY 11, 2020 2:22 PM

Image Credit: Hiroshi Watanabe/Getty

IoTの世界は、これからずっと賢くなります。

完全に遠隔地にいる従業員から量子コンピューティングに至るまで新しい10年が始まります。全てに予測機能が搭載されます。　ただし、ハイテクブログでは、新しいトレンドの1つとしてほとんど言及されていません。形は小さいかもしれませんが、この機能は、価値が大きくなる可能性があります。それは、マイクロコントローラに関してです。

現在、世界には2500億個のマイクロコントローラーがあります。 2018年だけで281億台が販売され、IC Insightsの調査では、2023年までに年間出荷量が382億に増加すると予測しています。
おそらく、マイクロコントローラが何を意味するのか正確に知らないかもしれません。私たちは少し先を行っています。マイクロコントローラーは、デバイス内で1つのタスクまたはプログラムを実行するための専用の小型コンピューターです。

たとえば、テレビのマイクロコントローラーは、チャンネルセレクターとスピーカーシステムを制御します。テレビのリモコン入力を受信すると、これらのシステムを変更します。それらが管理するマイクロコントローラーとコンポーネントは、制御するデバイスに組み込まれているため、総して組み込みシステムと呼ばれます。

まわりを見てみましょう。　これらの組み込みシステムは、ほぼすべての現代の電子機器のどこにでもあります。事務機器、自動車、医療機器、家電製品にほぼすべてマイクロコントローラーが搭載されています。
過去数年にわたるクラウドコンピューティング、モバイルデバイスの普及、人工知能、およびIoTに関するあらゆる話題で、これらのマイクロコントローラー（およびそれらが使用する組み込みシステム）は、ほとんど評価されていませんでした。それが、変わろうとしています。

近年マイクロコントローラーの売上の力強い成長は、IoTの広範な追い風に大きく依存しています。　マイクロコントローラーは、電子システムの自動化と組み込み制御、およびセンサーとアプリケーションIoTへの接続を容易にします。これらの便利で小さなデバイスも非常に安価で、平均価格はユニットあたり60セントです（そしてさらに低下しています）。

物理的な世界からセンサーデータは、業界のデジタルトランスフォーメーションの生命線であるため、低コストではありますが、システムレベルでマイクロコントローラーが機能することの経済的影響は大です。ただし、これはストーリーの一部にすぎません。
いくつかのトレンドの融合により、マイクロコントローラはIoTアプリケーションを実装するための導管であるだけでなく、独自で強力で独立した処理メカニズムにもなりました。

近年、ハードウェアの進歩により、マイクロコントローラーが計算をはるかに高速実行できるようになりました。　改良されたハードウェアとより効率的な開発標準化により、開発者はこれらのデバイスでプログラムを簡単に構築できます。

ただし、おそらく最も重要な傾向は、TinyMLの台頭でしょう。この分野の新興企業に投資して以来、私たちが追ってきたテクノロジーなのです。

大きな可能性

TinyMLは、非常に低消費電力でセンサーデータのデバイス上の分析を実行できます。　機械学習技術の分野を広くカプセル化します。ハードウェアの進歩と機械学習におけるTinyMLコミュニティの革新の間で、マイクロコントローラ上でますます複雑化する深層学習モデル（最新の人工知能アプリケーションの基礎）を直接実行できるようになりました。

ディープラーニングモデルは、計算に縛られているため、内部を一目で確認する事が根本的に可能です。　この効率化は、多数の算術演算を完了するのにかかる時間によって制限されます。 TinyMLの進歩により、既存のマイクロコントローラーのハードウェア上でこれらのモデルを実行できるようになりました。
つまり、プリンター、テレビ、自動車、ペースメーカーに搭載されているこれらの2,500億個のマイクロコントローラーは、以前はコンピューターとスマートフォンでしか処理できなかったタスクを自身で実行できるようになりました。マイクロコントローラのおかげで、すべてのデバイスとアプライアンスがよりスマートになっています。

TinyMLは、組み込み型の超低消費電力システムと機械学習コミュニティの間の共同作業を意味します。　機械学習コミュニティは、従来はほとんど独立して動作していました。　この組み合わせは、デバイス上での機械学習の新しい刺激的なアプリケーションのための水門を開きました。

ただし、ディープラーニングとマイクロコントローラーが完全に一致するという知識は、GoogleやAppleのようなテックジャイアントの壁に隠されており、かなり排他的です。

これは、マイクロコントローラで修正されたディープラーニングモデルを実行するこのパラダイムが、長年にわたって存在していた「Okay Google」および「Hey Siri」の機能に関与していることを知ると、より明白になります。
しかし、これらのモデルをマイクロコントローラーで実行できることが重要なのはなぜですか？　現在生成されているセンサーデータの多くは、コスト、帯域幅、電力の制約、または3つすべての組み合わせのために破棄されます。　

たとえば、画像のマイクロサテライトを撮影します。このような衛星には、高解像度の画像をキャプチャできるカメラが装備されていますが、保存できる写真のサイズと数、およびそれらの写真を地球に送信できる頻度によって制限されます。その結果、そのような衛星は、低解像度および低フレームレートで画像を保存する必要があります。画像に関わるオブジェクト（船や天気のパターンなど）が存在する場合にのみ、画像検出モデルを使用して高解像度の写真を保存できたらどうでしょうか。これらのマイクロサテライトのコンピューティングリソースは、歴史的に画像検出のディープラーニングモデルをサポートするには小さすぎますが、TinyMLはこれを可能にします。

ディープラーニングモデルをマイクロコントローラーに展開するもう1つの利点は、マイクロコントローラーの消費電力が非常に少ないことです。送電網への直接接続または頻繁な充電またはバッテリーの交換のいずれかを必要とするシステムと比較して、マイクロコントローラーは、単一のコイン電池で1年間連続して画像認識モデルを実行できます。

さらに、ほとんどの組み込みシステムはインターネットに接続されていないため、これらのスマート組み込みシステムは基本的にどこにでも展開できます。インターネットへの継続的な接続なしで意思決定を可能にすることにより、組み込みシステムにディープラーニングモデルを展開することにより、まったく新しいタイプの製品の機会と価値が生まれます。

初期のTinyMLアプリケーション

抽象的なアプリケーションについて話すのは簡単ですが、私たちの仕事や生活に影響を与える可能性のある今後数年間で利用可能になる特定アプリケーションに焦点を絞りましょう。

モビリティ：リアルタイムのトラフィックデータを取り込むセンサーにTinyMLを適用すると、それらを使用してトラフィックをより効果的にルーティングし、緊急車両の応答時間を短縮できます。 Swim.AIのような企業は、ストリーミングデータにTinyMLを使用して、乗客の安全性を向上させ、効率的なルーティングにより輻輳と排出を削減します。

スマートファクトリー：製造部門では、TinyMLはリアルタイムな決定を可能にすることにより、機器の故障によるダウンタイムを停止できます。必要に応じて、機器の状態に基づいて、予防保守を実行するよう労働者に警告できます。

小売：店舗の棚を監視し、アイテムの数量が少なくなるとすぐにアラートを送信することで、TinyMLはアイテムが在庫切れになるのを防ぐことができます。

農業：農民は、動物の病気による深刻な利益損失のリスクがあります。心拍数、血圧、体温などの健康を監視する家畜のウェアラブルからのデータは、病気や流行の猛攻撃を予測するのに役立ちます。

TinyMLが主流になる前に…

TinyMLは興味深いかもしれませんが、私たちは、非常に初期の段階にあり、主流になる前にいくつかの傾向を確認する必要があります。
成功するすべてのエコシステムは、関与するコミュニティの上に構築されます。活気あるTinyMLコミュニティは、認知度と採用率を高めるため、イノベーションの迅速化につながります。オープンソースでは、各貢献者が他の人の仕事の上に構築して徹底的かつ堅牢なソリューションを作成できるため、TinyMLをサポートするオープンソースプロジェクト（Googleがより広範な機械学習のためにTensorFlowで行っている仕事のように）により多くの投資が必要です。
他のコアエコシステム参加者とツールも必要になります。

•チップセットメーカーQualcomm、ST、ETA Computeなどのプラットフォームは、開発者と協力して、チップセットが目的のアプリケーションに対応できるようにし、プラットフォームの統合が迅速なアプリケーション開発を促進するように構築されます。
•クラウドプレーヤーは、デバイスとクラウド間でシームレスにデータを交換および処理できるエンドツーエンドの最適化プラットフォームソリューションに投資できます。
•ファームウェアの信頼性を改善しようとしているMemfaultや、デバイスレベルでデータのセキュリティと共有に取り組んでいるArgosy Labsなど、デバイスレベルのソフトウェアインフラストラクチャ企業からの直接サポートが必要です。これらの種類の変更により、開発者はソフトウェアの展開をより細かく制御できるようになり、ほぼすべてのデバイスのセキュリティが強化されます。
•ライフサイクルデータセット管理、アルゴリズム開発、バージョン管理を容易にし、テストと展開のライフサイクルを強化するTinyMLツールを構築する必要があります。

しかし、イノベーターは最終的に変化を引き起こすものです。　現状に挑戦し、TinyMLをさらに使いやすくするためのリソースを持つ機械学習の専門家がさらに必要です。
TensorFlowモバイルチームのヘッドであるPete Wardenは、補聴器用バッテリーのみを使用して1年間マイクロコントローラーで実行する機械学習アプリケーションを構築するという野心的なタスクを担っています。 TinyMLを短期的な現実にするために、Pete Warderのようなリーダーを増やし、ブレークスルーをリードする必要があります。
要約すると、TinyMLは浮上し始めたばかりの巨大な機会です。来年または2年にわたってこの分野でかなりの動きが見られることを期待しています。

The Things Conference2020参加レポートは、アールエスコンポーネンツ社ユーザーサイト DesignSparkで投稿させていただきました。　ご参考まで。

世界最大のLoRaWANカンファレンス「The Things Conference 2020」レポート（前編）
↓↓↓↓↓↓
https://www.rs-online.com/designspark/thethingsconference2020-jp

世界最大のLoRaWANカンファレンス「The Things Conference 2020」レポート（後編）
↓↓↓↓↓↓
https://www.rs-online.com/designspark/the-things-conference-2020-2-jp

＊The Things Conference 2020 After Movie

以上

右下の字幕オプションで日本語を選択してご覧ください！

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