タイニーエムエル

第9章 人物検出 人物の検出アプリケーションを構築する

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

日常生活に最も大きな影響を与える感覚はどれかと聞かれれば、多くの人は構図と答えるだろう。¹

構想は非常に有用な感覚である。視覚のおかげで、数え切れないほど多くの自然生物が環境をナビゲートし、食料源を発見し、危険に遭遇するのを避けることができる。人間の場合、視覚は友人を認識し、記号情報をインタプリタし、周囲の世界を理解するのに役立っている。

つい最近まで、構想の力はマシンにはなかった。私たちのロボットのほとんどは、タッチセンサーや近接センサーで世界をつつきまわして、一連の衝突からその構造に関する知識を得るだけだった。人間であれば、あるオブジェクトの形状、特性、用途を、そのオブジェクトとまったく対話することなく、一目で説明することができる。ロボットにはそのような幸運はない。視覚情報はあまりにも乱雑で、構造化されておらず、インタプリタが困難なのだ。

畳み込みニューラルネットワークの進化により、見ることができるプログラミングが簡単に作れるようになった。哺乳類の視覚野の構造にヒントを得たCNNは、圧倒的に複雑な入力を既知のパターンと形状のマップにフィルタリングし、視覚世界の意味を学習する。これらの断片を正確に組み合わせることで、与えられたデジタル画像に存在する実体を知ることができる。

今日、構想モデルはさまざまなタスクに使われている。自律走行車は構想を使って道路上の危険を発見する。工場用ロボットはカメラを使って不良部品を検出する。研究者たちは、医療画像から病気を診断できるモデルを訓練している。そして、あなたのスマートフォンは、写真の中の顔が完璧にピントが合っているかどうかを確認するために、顔をスポットする可能性がかなりある。

視覚を持つマシンは、これまで手の届かなかった家事を自動化し、私たちの家庭や都市を一変させるかもしれない。しかし、構想は親密な感覚である。私たちの多くは、自分の行動が記録されたり、自分の生活がクラウドにストリームされたりすることを好まない。

内蔵カメラで「見る」ことができる家電製品を想像してみてほしい。侵入者を発見できるセキュリティー・システム、放置されたことがわかるコンロ、部屋に誰もいないと電源が切れるテレビなどだ。いずれもプライバシーが重要である。たとえ人間が映像を見ることがなかったとしても、常時接続機器に組み込まれたインターネット接続カメラのセキュリティ上の意味合いは、ほとんどのコンシューマにとって魅力的なものではない。

しかし、TinyMLを使えばすべてが変わる。長時間放置されるとバーナーを止めるスマート・コンロを思い浮かべてほしい。インターネットに接続することなく、小さなマイクロコントローラーを使って、近くに料理人がいることを「知る」ことができれば、プライバシーのトレードオフなしに、スマート・デバイスの利点をすべて得ることができる。

さらに言えば、構想を持つ小型デバイスは、これまで視覚対応マシンが進まなかった場所に行くことができる。消費電力が極小であるため、マイクロコントローラーベースの構想は、小さなバッテリーで数カ月から数年稼働する可能性がある。ジャングルやサンゴ礁に設置すれば、オンラインでなくても絶滅の危機に瀕した動物のカウントができる。

同じ技術により、自己完結型の電子コンポーネントとして構想センサーを構築することが可能だ。このセンサーは、特定のオブジェクトが視界にあれば「1」を、なければ「0」を出力するが、カメラで収集した画像データを共有することはない。このタイプのセンサーは、スマートホームシステムから自家用車まで、あらゆる製品に組み込むことができる。自転車なら、後ろに車が来たらライトを点滅させることができる。エアコンは人の帰宅を知ることができる。また、画像データは内蔵センサーの外に出ることがないため、製品がインターネットに接続されていても安全性が保証される。 ...