モバイル

記事数:(5)

アルゴリズム

モバイルネット:軽快に動くCNN

携帯端末向けの神経網であるモバイルネットは、限られた計算能力しかない携帯や組み込み機器でも無駄なく動くように設計されています。近年の神経網は、写真の判別において高い精度を誇りますが、その分、模型が巨大になり、計算に時間がかかるようになりました。そのため、携帯や小型の板状型端末のような機器で高性能の神経網を動かすには、処理の速さや電池の持ちに問題がありました。モバイルネットは、これらの問題を解決するために生まれました。 モバイルネットが従来の神経網と違う点は、「深度方向分離畳み込み」という手法を用いていることです。従来の神経網は、様々な方向の特徴を一度に捉えようとしていましたが、モバイルネットは、まずそれぞれの奥行き方向の特徴を別々に捉え、その後でそれらをまとめて全体像を把握します。これは、一枚の紙を一度に折るのではなく、何回にも分けて折るようなものです。こうすることで、計算量を大幅に減らすことができます。また、計算に使う情報の量を細かく調整できる仕組みも備えています。これにより、必要な精度と計算コストのバランスを取ることができ、様々な機器に合わせた調整が可能です。 モバイルネットの登場により、携帯端末での高度な写真の判別が可能になりました。例えば、被写体の自動認識や写真の分類、拡張現実など、様々な応用が考えられます。モバイルネットは、限られた資源の中で高性能を発揮できることから、今後ますます活躍の場を広げていくことでしょう。
アルゴリズム

MnasNet:高速で高精度なモバイル向けAIモデル

近年、スマートフォンや携帯情報端末といった持ち運びできる機器の普及が目覚ましく、あらゆる場所で情報にアクセスし、活用できるようになりました。それに伴い、人工知能の技術を持ち運びできる機器の上で動かすニーズが高まっています。しかし、持ち運びできる機器は、計算処理能力や電池の持ちに限りがあるため、高い精度で速く動く人工知能を作るのが難しいという問題がありました。 この問題を解決するために、持ち運びできる機器専用の新しい人工知能モデルが開発されました。このモデルは「MnasNet」と呼ばれ、限られた資源でも効率よく動く高性能なモデルとなっています。従来の人工知能モデルは、人が手作業で設計していましたが、MnasNetは自動化された設計方法を採用しています。 この自動化された設計方法では、持ち運びできる機器の処理能力や電池の持ちといった様々な要素を考慮しながら、最適なモデルの構造を自動的に探し出すことができます。これにより、人の手では設計が難しかった、高性能かつ省資源な人工知能モデルを実現することが可能になりました。 MnasNetの登場により、持ち運びできる機器上での人工知能技術の活用がさらに広がることが期待されます。例えば、写真に写っている物体を瞬時に認識する、音声認識で正確に文字起こしをする、といった機能が、より快適に利用できるようになるでしょう。さらに、電池の消費を抑えながら人工知能を動かすことができるため、機器の電池持ちが長くなるというメリットもあります。今後、MnasNetのようなモバイル端末に特化した人工知能モデルが進化していくことで、私たちの生活はより便利で豊かになっていくと考えられます。
アルゴリズム

モバイル端末に最適なAIモデル:MnasNet

近年の情報機器の小型化、高性能化は目覚ましいものがありますが、その中で、機器に組み込まれる人工知能もまた大きな進化を遂げています。特に、持ち運びできる情報機器での活用を想定した人工知能技術の開発は活発で、限られた計算資源でも効率的に動作する高性能な仕組み作りが重要な課題となっています。このような背景から生まれた革新的な技術の一つに「自動設計」があります。 自動設計とは、人工知能の構造そのものを人工知能が自動的に作り出す技術です。従来、人工知能の構造は、専門家が経験と直感に基づいて、試行錯誤を繰り返しながら手作業で設計していました。この方法は多くの時間と労力を必要とするだけでなく、設計者の能力に依存するため、常に最適な構造が得られるとは限りませんでした。自動設計技術はこの課題を解決する画期的な手法であり、その代表例として「エムナスネット」があります。 エムナスネットは、持ち運びできる情報機器向けに特化した自動設計技術です。この技術は、機械学習の仕組みを用いて、膨大な数の候補の中から、機器の処理能力の限界や消費電力といった様々な制約条件を満たしつつ、最も性能の高い人工知能の構造を自動的に探し出します。まるで、無数の部品を組み合わせて、最も効率良く動く機械を自動的に組み立てるようなものです。 エムナスネットによって、人工知能の開発期間は大幅に短縮され、人間の手作業では到底及ばない高性能な人工知能を実現することが可能となりました。これは、もはや人間の経験や直感だけに頼らずに、情報を基に最適な構造を導き出すという、人工知能開発における新たな時代の幕開けを象徴しています。今後、自動設計技術はますます発展し、様々な分野で革新的な人工知能を生み出す原動力となるでしょう。
アルゴリズム

モバイルネット:軽量で高速なCNN

持ち運びできる機器や、機器の中に組み込まれた仕組みに使えるように考えられたたたみ込みニューラルネットワークのことを、モバイルネットと言います。たたみ込みニューラルネットワークは、物の形を見分けるのが得意な、人の脳の仕組みを真似たものです。 普通のたたみ込みニューラルネットワークは高い精度で物の形を見分けられますが、たくさんの計算と記憶場所が必要です。そのため、持ち運びできる機器のように、記憶場所や計算する力が限られている機器では、うまく動きません。モバイルネットは、この問題を解決するために作られました。大きさを小さくし、計算量を減らしながらも、物の形を見分ける能力は高く保てるように工夫されています。 モバイルネットは、計算に使う部品の数を減らす特別な方法を使っています。この方法を「深度方向分離たたみ込み」と言います。普通のたたみ込みニューラルネットワークでは、たくさんの計算を一度に行いますが、深度方向分離たたみ込みでは、計算をいくつかの段階に分けます。まず、画像の色の情報を別々に処理し、次に、それらの情報を組み合わせて形の特徴を捉えます。 この工夫により、計算量と必要な記憶場所を大幅に減らすことができます。結果として、持ち運びできる機器でも滑らかに動画を処理したり、インターネットにつながっていない状態でも物の形を見分けることができます。モバイルネットは、物の形を見分けるだけでなく、写真の分類や物体検出など、様々な用途に使われています。今後も、様々な機器で人工知能の技術を使うために、重要な役割を果たしていくでしょう。
その他

通信を途切れさせない技術:ハンドオーバー

{携帯電話や移動式の電話を思い浮かべてください。私たちが街中を歩きながら通話したり、電車に乗りながら動画を見たりできるのは、目には見えないところで電波の受け渡しが、まるでリレーのバトンのように行われているからです。この受け渡しこそが、ハンドオーバーと呼ばれる技術です。 ハンドオーバーとは、簡単に言うと、電波が届く範囲が異なる複数の基地局の間で、私たちの携帯電話が切れ目なく電波を受け継いでいく仕組みのことです。基地局を、電波という傘を広げている場所だと考えてみてください。私たちが移動すると、今いる場所の傘から出て、別の傘の下に入ることになります。この傘の切り替えがスムーズに行われることで、私たちは移動中でも通話を続けたり、動画を見続けたりすることができるのです。 もしハンドオーバーが行われなかったらどうなるでしょうか?一つの基地局の電波が届く範囲から出てしまうと、通話が途切れたり、インターネットに繋がらなくなったりしてしまいます。まるで傘のないところで急に雨に降られるようなものです。しかし、ハンドオーバーのおかげで、私たちはまるで一つの大きな傘の下にいるかのように、途切れることなく通信サービスを利用できるのです。 この技術は、私たちの生活に欠かせないものとなっています。高速で移動する新幹線の中や、多くの人が集まる場所でさえも、ハンドオーバーは常に私たちの通信を支え続けています。まるで、熟練した職人がバトンを落とすことなく繋いでいくように、ハンドオーバーは私たちの通信を途切れることなく繋ぎ続け、快適なモバイル通信を実現しているのです。