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  • 2018/05/28

明かされたマイクロソフトの「人工知能戦略」 小型のドローンにまでAI搭載

Build 2018

クラウドで実現した画像認識や音声認識などの機械学習の能力を、クラウドだけでなく、WindowsマシンやLinuxマシンにも、そしてスマートフォンやRaspberry Piやドローンといった小さなデバイスにも組み込んで、さまざまな場所で機械学習を活用する。これがマイクロソフトが米国シアトルで開催中のイベント「Build 2018」で示した同社のAI戦略の骨子です。

Publickey 新野淳一

Publickey 新野淳一

ITジャーナリスト/Publickeyブロガー。大学でUNIXを学び、株式会社アスキーに入社。データベースのテクニカルサポート、月刊アスキーNT編集部 副編集長などを経て1998年退社、フリーランスライターに。2000年、株式会社アットマーク・アイティ設立に参画、オンラインメディア部門の役員として2007年にIPOを実現、2008年に退社。再びフリーランスとして独立し、2009年にブログメディアPublickeyを開始。現在に至る。

マイクロソフトは小型のドローンにまでAIを組み込もうとしている

 例えば、ドローンにカメラを搭載し、そこに特別にトレーニングを行った画像認識機能を組み込み、工場のパイプラインを上空から撮影するとリアルタイムでパイプラインの問題箇所を認識する。

 Build 2018の基調講演では実際にこのようなデモンストレーションがステージ上で行われました。

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 上の画像左は、ステージ上に作られた工場のセットの上を飛ぶDJIのドローン。そして右の画像は、ドローンに備え付けられたカメラの画像認識機能がリアルタイムにパイプラインの問題箇所を認識し、黄色い四角で示しています。

 ドローンと、特別にトレーニングされたパイプライン保守用の画像認識機能を使えば、人間が歩きながらパイプラインを目視で確認するよりも効率よく正確に、パイプラインの保守を実現できるでしょう。

 マイクロソフトは実際にこうしたソリューションを実現すべく、ドローンの大手企業で知られるDJIと提携し、機械学習機能のランタイムとなるAzure IoT Edge対応を発表。

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 クアルコムとも提携し、インターネットカメラなどに採用されているクアルコムのプラットフォームへのAzure IoT EdgeのAI Development Kit対応を発表。

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 デバイスに機械学習の能力を組み込むと、画像などのデータをいちいちクラウドに転送しなくとも、デバイス単独で処理を行い瞬時にその結果を返すことが可能になります。

 これは企業内部のセンシティブな情報を扱うようなシステムや、リアルタイム性が重要なシステムでは欠かせないものとなるでしょう。

Azure IoT Edgeのランタイムがオープンソース化

 こうしたマイクロソフトのAI戦略を支える要素の1つが、「Azure IoT Edge」です。

 Azure IoT EdgeはLinuxとWindowsのx64あるいはARMアーキテクチャに対応し、前述のようにRaspberry PiからPCまで、さまざまな規模のハードウェアで稼働するフレームワークです。

 Azure IoT Edgeは、クラウド上のポータル画面であるAzure IoT Hubから集中管理でき、デバイスをつねにセキュアに保ち、アプリケーションや機械学習機能のランタイムを提供します。

 マイクロソフトは今回、Azure IoT Edgeランタイムをオープンソースとすることを発表しました。できるだけ多くのデバイスでAzure IoT Edgeをサポートしてもらうためでしょう。

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DockerコンテナでAIモデルをパッケージング、デプロイ

 そして興味深いのは、AzureでトレーニングしたAIモデルをAzure IoT Edgeへデプロイする手段として同社が選んだのは、Dockerコンテナであることです。

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