ezDeep OD
画像のどこに何が写っているのかを認識する人工知能を、お手元のデータで手軽に制作できる製品です。
市販のソフトウェア製品で、画像を対象とした人工知能を組み込んだものがありますが、これらを利用しようとしても、自社の製品画像に対する識別がうまくいかないことがよくあります。 これは、人工知能を制作する際に、自社製品の画像を利用していないためです。
自社製品の画像を組み込んだ人工知能を制作するためには、自社で開発するか、外部の専門業者に委託することになります。
多くの人工知能関連の書籍には、数学に関する複雑な内容が記述されています。 人工知能を組み込んだシステムを自社開発するには、これらに対する深い理解が欠かせません。 したがって、自社開発を選択することは、多くの企業にとって、費用および時間の観点から難しいでしょう。
一方、外部業者に委託する場合、別の課題が発生します。 手元にある画像ファイルには、発表前の製品が含まれているかもしれません。 あるいは、個人が特定できる情報が含まれているかもしれません。 また、自社固有のシステムを開発する場合、市販の製品を使うよりはかなり高額の費用がかかる点も課題です。
ezDeep ODは、これらの課題を解決することを目指した製品で、以下のような特長があります。
物体検出を対象とした人工知能制作に着目
物体検出とは、与えられた画像に何が写っており、その場所はどこか、人工知能に識別させることを指します。 カメラに映る物体を一つだけに制限できない環境で威力を発揮します。
ここでは、二つの果物か含まれる画像に対して、その位置を識別する例を示していますが、ビジネス現場では、例えば、不合格品を識別する場面などで幅広く活用されている技術です。
本製品は、物体検出向けの人工知能を手軽に制作するための機能を多数用意しています。
使いやすいユーザーインターフェース
基本的な操作は、人工知能に組み込みたい画像を指定されたフォルダに配置し、それぞれの画像に対して対象とする物体が存在する位置を四角形で囲むだけ。 専門的な知識やプログラミングは一切不要です。
市販されている画像処理ソフトウェアとよく似た操作により、自社独自の人工知能用データが作成できます。
ディープラーニング機能を搭載
すべての画像に対して検出すべき物体の指定が完了したら、ディープラーニング機能を利用して、自社独自の画像情報を使った人工知能を完成させます。
繰り返し計算による途中経過を、ダイアログ上で確認できます。
グラフによる進捗確認が可能
ディープラーニング中の計算誤差をリアルタイムで表示します。
学習用、テスト用のそれぞれのデータについて、グラフ形式で進捗を確認できます。 誤差値の変化を見ながら、適切なタイミングでディープラーニングを終了させてください。
ディープラーニング結果を直ちに確認
ディープラーニングが完了したら、画像を与えて分類結果を確認できます。
結果確認に使用した画像の内容と、検出した物体の周囲を囲む四角形、さらに認識された物体の確率が表示されます。
期待した結果が得られなかった場合は、データ作成とディープラーニングを繰り返してください。
動画による物体検出にも対応
動画を利用した物体検出を行い、その結果を確認できます。
動画に含まれるフレームをいくつか選んで画像とし、これらに対してディープラーニングを行います。
一般的な動画再生ソフトウェアと似た操作により、物体検出の対象とするフレームを選び、物体検出結果を確認できます。 画像の場合と同様、結果確認に使用したフレーム画像の内容と、検出した物体の周囲を囲む四角形、さらに認識された物体の確率が表示されます。
期待した結果が得られなかった場合は、データ作成とディープラーニングを繰り返してください。
自社独自の人工知能システムを開発
ezDeep ODのデータは、ディープラーニング後の内部パラメータをすべて保有しています。 開発キットを使用すると、自社独自の人工知能ロジックを利用できる自社独自のシステムを開発できます。
ezDeep ODのデータを再ロードするだけで、人工知能ロジックの変更が可能です。 したがって、新製品のリリース時に人工知能を構築する場合、システムの開発をやり直す必要はないかもしれません。 社内で完結できる作業が増えることから、製品リリースまでの時間短縮、システム開発費用の低減などが期待できます。
プログラミングなしでネットワーク設計
ディープラーニング用ネットワークに含める各層などの設計を行える専用ソフトウェアを添付しています。 各層の種類やパラメータなどを、プログラミングなしで指定することができます。
コンサルティングサービス提供可能
プロジェクトの開始時には、どのようなネットワーク構造を採用したらよいか、ezDeepの各機能をどのように利用すればよいかなど、わからないことも多いと思います。 当社では、本製品開発の過程で、たくさんのデータを収集し、多数のネットワーク構造を採用し、ディープラーニングを繰り返してまいりました。 当社が蓄積した人工知能に関する技術的な知見が、御社のプロジェクト遂行を力強く支援いたします。
大型の人工知能用ネットワークに対応
人工知能用ネットワークが大型化した場合、計算速度の高速化が求められます。 そこで、計算ロジックの多くにマルチスレッドを採用しています。 高性能CPUは多数のコアを搭載しています。さらに、複数のCPUを搭載したハードウェアもあります。 マルチスレッドによる並列処理により、このような高性能ハードウェアで計算速度の向上を期待できます。
人工知能の世界では、GPUの活用による計算速度の向上も幅広く採用されています。 そこで、本システムではGPUを使用した計算もサポートしました。 この技術も、計算速度の向上に寄与する可能性があります。
複数GPU環境に対応
近年、ディープラーニングに対する期待の高まりとともに、ネットワークの大きさは拡大の一途をたどっています。
巨大ネットワークに対する計算に当たっては、GPU利用が必須となりますが、複数のGPUを搭載した環境を用意することで、計算終了までの時間短縮が期待できます。
複数のGPUを搭載したマシン上でezDeepを動作させると、処理を各デバイスに均等に割り当てながらAI計算を実行します。 GPUの枚数や種類はシステムが自動で判別します。 ユーザーは特別な設定変更を行うことなく、最適設定で複数GPUを利用できます。
本機能の開発には、NVIDIA社製のライブラリCUDAを使用しています。 当社の確かな技術が、お客様の業務を強力に支援します。