デジタルテクノロジーの進化がもたらす クルマの付加価値向上
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- としみ ひろき
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1 デジタルテクノロジーの進化がもたらすクルマの付加価値向上 加藤整 2015 年 12 月 18 第 17 回カーエレクトロニクス研究会
2 はじめに 知能とモノ という視座で眺める 2
3 知能側がモノ側を欲ス ( 身体性 ) 知能から モノへ Google 社 UC Berkeley, Dpt. EE & CS Preferred Networks 社 3 Google self driving car by Michael Shick [CC BY-SA 4.0]
4 本日のおはなし 知能 モノ AI x IoT = Auto
5 本日のおはなし 1: 人工知能研究の最前線で起きてること AI x IoT = Auto
6 深層学習によりニューラル再び 50% 40% コネクショニズムな時代 Neural SVM, kernel Deep Convex Submod 30% 20% 10% 機械学習興隆 深層学習でニューラル再び 0% 各年の NIPS 採択論文タイトルより用語を含む件数を数え上げ その年の採択論文数で除算して比率を ITC 算出,
7 機械学習系人材獲得が熾烈 7 NIPS2015 にて ITC 撮影 解像度を下げて掲載
8 深層学習の更にその先には? ルールベースでの知識表現 エキスパートシステム 推論エンジン パーセプトロン 統計確率モデル 最適化 バックプロパゲーション ボルツマンマシン 強化学習 ネオコグニトロン TD ギャモン データマイニング 畳み込みニューラルネット Google 機械学習 DBM, RBM 半教師あり学習 深層学習 Facebook Google Google Memory Netowrks 深層学習 + 逆強化学習 UCB Deep Q- Network BRETT Neural Turing Machine? SHRDLU 質問応答システム IBM IBM Watson QUALM IBM IBM TrueNorth 8
9 物体検出から 画像キャプション生成 /QA 画像概念へ 画像キャプション生成 画像 QA 画像概念へ 9 O. Vinyals et al., Show and Tell: A Neural Image Caption Generator, arxiv: K. Xu et al., Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention, arxiv: J. Andreas et al., Deep Compositional Question Answering with Neural Module Networks, arxiv: S. Antol et al., VQA: Visual Question Answering, arxiv: F. Sadeghi et al., VISALOGY: Answering Visual Analogy Questions, arxiv:
10 知識記憶機構の構築 Memory Networks (MemNN/MemN2N) Neural Turing Machine (NTM) Neural GPU へ 加算 乗算 * 文章を記憶 質問に回答 S. Sukhbaatar et al., End-To-End Memory Networks, arxiv: A. Graves et al., Neural Turing Machines, arxiv: Łukasz Kaiser and Ilya Sutskever, Neural GPUs Learn Algorithms, arxiv: 学習によりアルゴリズムを獲得 並列化
11 特徴的なタスクへの適用 11 L.A. Gatys et al., A Neural Algorithm of Artistic Style, A Neural Algorithm of Artistic Style, arxiv: J. Wu et al., Galileo: Perceiving Physical Object Properties by Integrating a Physics Engine with Deep Learning, NIPS2015 C. Vondrick et al., Learning visual biases from human imagination, NIPS2015 A. Recasens et al., Where are they looking?, NIPS2015
12 本日のおはなし 2: 知能化したモノとの狭間で AI x IoT = Auto
13 知能化したモノと共生するには HMI/ 機能配分 / 権限移譲が重要に ドライバー HMI Level 0 外界 感覚機能 認知判断 機械 HMI ドライバー Level 1-3 外界 感覚機能 認知判断 機能配分権限移譲 センサーモジュール 機械 自動運転モジュール 人工知能モジュール 13
14 能力に限りがある人と能力に限りがある機械の共生 見える 機械が 見えない 見える 見ているものが異なる 同じでも対応策が異なるとオートメーションサプライズ 機械に対する過信 不信 人が 見えない 機械に対する不安 不信 お互いの情報 意図を共有できるようにすることが重要 14 稲垣, 人と機械の共生のデザイン, 2012
15 知能化したモノとの HMI 飛行経路, 高度などの入力はキーボードの方が容易 操縦桿はあくまで機体に動機づけを与えるための道具なので ジョイスティックで十分 限界点では機械が人間を補ったほうがいい B787 A380 B-2 パイロットには自然なので操縦桿は残してある 操作モードを切り替えることにより 機械を外せる ステルス爆撃機 B-2( コクピットはボーイング製 ) は普通の操縦法で飛ばせる 超複雑な操縦システムを 飛行機の基本的な操作系に縮約して入出力 ( 仮想エルロン ラダー エレベーター 人間のほうが機械よりうまいと思っている 15 A380 by Naddsy [CC BY 2.0] B787 by Brandrodungswanderfeldhackbau B-2 by by David Bohrer [Public domain] 利用者に理解させやすい設計思想
16 オートメーションサプライズの防止 B787 A380 B-2 自動操縦のとき サイドスティックとスラストレバーは定位置に固定され動かいない 自動操縦の際に コンピュータの制御に応じて 操縦輪とスラストレバーが動く コンピュータが何をしようとしているのかを情報提示 ( ディスプレイでの表示に限らない ) 16 稲垣, 人と機械の共生のデザイン, 2012 A380 by Naddsy [CC BY 2.0] B787 by Brandrodungswanderfeldhackbau B-2 by by David Bohrer [Public domain]
17 本日のおはなし 3: トヨタ IT 開発センターのとりくみ AI x IoT = Auto
18 トヨタ IT 開発センターのとりくみ 所有価値から利用価値へ クルマは社会システムのエレメントに 18
19 所有価値から利用価値へ API エコノミーにおけるクルマ Contents Providers Ad. Providers Mobility Service Providers API API API API API Mobility Open Platform API API Retail Sales healthcare Insurance data, money value in use 19
20 クルマは社会システムのエレメントに社会システムを包摂したシステム (SoS) のモデル駆動開発手法 Traditional OEM A OEM B OEM C Electronization OEM A OEM B OEM C Integration with Society (Energy, HOME) AUTO IND. Body Engine Body Engine Body Engine SW for ECUs Powertrain SW for ECUs Social System Center System Interior Interior Interior Interior Interior Vehicle OEM A OEM B OEM C Vertical Integration Horizontal Collaboration System Design Ability lapping MBSE MBSE for SOS PRODUCT System of Systems DEV. Methodology SURIAWASE SYSTEM CMPNT PRODUCT SYSTEM CMPNT 20
21 まとめ 機械が概念を理解できるようになりつつある 知能化された機械と人間双方の意図を共有できるようにすることがより重要になりつつある トヨタ IT 開発センターではこれら AIxIoT の新たな世界に向けた取組を開始しています 21
22 加藤整トヨタ IT 開発センター調査企画グループグループリーダー 22
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ディープラーニングとオープンサイエンス ～研究の爆速化が引き起こす摩擦なき情報流通へのシフト～
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人工知能が経営にもたらす「創造」と「破壊」
2030 86 9,600 EY Institute 1 22030 03 04 05 05 08 08 13 14 15 1 EY Institute AI: Artificial Intelligence 1950 SF 1 2 I. Machine Learning Deep Learning 60 2 3 1 1 AlchemyAPI Deepmind Metamind Nervana Systems
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AVA卵巣癌適正使用改訂 indd
Q&A P.58 CONTENTS 2 4 5 5 6 1. 6 2. 10 3. 12 4. 14 5. 15 6. 17 7. 19 8. 20 9. 22 10. 23 11. 24 12. 25 13. 26 14. 27 28 28 28 31 32 32 38 1 38 2 39 40 41 44 44 48 50 58 74 74 76 78 80 81 4 5 6 7 Q&A P.66
Fig. 2 28th Ryuou Tournament, Match 5, 59th move. The last move is Black s Rx5f. 1 Tic-Tac-Toe Fig. 1 AsearchtreeofTic-Tac-Toe. [2] [3], [4]
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1,a) 2 3 2017 4 6, 2017 9 5 Predicting Moves in Comments for Shogi Commentary Generation Hirotaka Kameko 1,a) Shinsuke Mori 2 Yoshimasa Tsuruoka 3 Received: April 6, 2017, Accepted: September 5, 2017 Abstract:
: 1: 3:
1 2013 10 11 google maps engine : : : : : : : : : : 1 4.6.1 2: 1: 3: 4: 6: 5: 7: 2 2.1 2.1.1 2.1.2 2.2 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.3 2.3.1 18 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.3.5 2000 SA 2.3.6 2.4 2.4.1 2.4.2 2.4.3
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587 ネットワークの表現学習 1 1 1 1 Deep Learning [1] Google [2] Deep Learning [3] [4] 2014 Deepwalk [5] 1 2 [6] [7] [8] 1 2 1 word2vec[9] word2vec 1 http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol31-no4 588 31 4 2016
戦略的マーケティング フィリップ・コトラー
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特別寄稿 ソフトインフラとしてのデジタル地図を活用した自動運転システム Autonomous vehicle using digital map as a soft infrastructure 菅沼直樹 Naoki SUGANUMA 1. はじめに 1) 2008 2012 ITS 2) CO 2 3) 4) Door to door Door to door Door to door DARPA(
2017 (413812)
2017 (413812) Deep Learning ( NN) 2012 Google ASIC(Application Specific Integrated Circuit: IC) 10 ASIC Deep Learning TPU(Tensor Processing Unit) NN 12 20 30 Abstract Multi-layered neural network(nn) has
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Copyright 2008 IPAAll Rights Reserved 1 1. 2. 3. Copyright 2008 IPAAll Rights Reserved 2 IT IT IT Copyright 2008 IPAAll Rights Reserved http://www.jitec.jp/1_00topic/topic_20071225_shinseido.html 3 URL
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ハンズオン受講の為の準備講座 これから始める人の為の ディープラーニング基礎講座 村上真奈 NVIDIA CUDA & Deep Learning Solution Architect NVIDIA Corporation 1 機械学習とディープラーニングの関係 AGENDA ディープラーニングとは? ニューラルネットワークの構造 ディープラーニングの学習とは 畳み込みニューラルネットワーク 午後に予定しているハンズオンの為の基礎講座ディープラーニングをこれから始める方を対象に基礎概念や用語の解説を行います
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ディープラーニングによる画像認識の基礎と実践ワークフロー MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部アプリケーションエンジニア福本拓司 2018 The MathWorks, Inc. 1 一般的におこなわれる目視による評価 製造ライン 医用データ 作業現場 インフラ 研究データ 現場での目視 大量画像の収集 専門家によるチェック 2 スマートフォンで撮影した映像をその場で評価
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IPSJ SIG Technical Report Vol.2011-EC-19 No /3/ ,.,., Peg-Scope Viewer,,.,,,,. Utilization of Watching Logs for Support of Multi-
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人工知能（AI）の学習用データに関する知的財産の保護
会員 弁護士岡本義則 要約近年の人工知能 (AI) の技術, 特にニューラルネットワークにおける深層学習 ( ディープラーニング ) の技術の発展により, 人工知能 (AI) についての期待が高まっている しかし, 深層学習については, 学習用のデータをどのように取得するかが問題となる 一方, 知的財産の分野においては, 第 4 次産業革命に即した知的財産制度が模索されており, データ 人工知能 (AI)
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『オープンサイエンス』とAI～オープン化は人工知能研究をどう変えるか？～
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ニューラル翻訳を用いた中国特許機械翻訳精度の検証 : 中国特許の日本語及び英語への機械翻訳精度の検証 田畑文也 1) 富士フイルム ( 株 ) 1) 421-0396 静岡県榛原郡吉田町川尻 4000 E-mail: fumiya.tabata@fujifilm.com Study of Neural Machine Translation accuracy of Chinese Patents:
Deep Learningでの地図タイル活用の検討
第 7 回地理院地図パートナーネットワーク会議 2017/6/8 Deep Learning での 地図タイル活用の検討 OSGeo 財団日本支部 岩崎亘典 和山亮介 1 はじめに 発表内容 2 /36 汎用的フォーマットとしての地図タイル 地図タイルと Deep Learning CNN を用いた旧版地形図の分類 地形図から土地利用分類 Conditional GAN を用いたタイル画像変換 空中写真
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公共交通とまちづくり
2018 7 4 TTRI ( ) 15 20 Robert D. Putnam Bowling alone; The Collapse and revival of American community, 2001/8/7 = (Social capital) 20 10 10 25 () 50 ( 2006/5/28) Fiber City https://whill.jp/ (OECD
17 Proposal of an Algorithm of Image Extraction and Research on Improvement of a Man-machine Interface of Food Intake Measuring System
1. (1) ( MMI ) 2. 3. MMI Personal Computer(PC) MMI PC 1 1 2 (%) (%) 100.0 95.2 100.0 80.1 2 % 31.3% 2 PC (3 ) (2) MMI 2 ( ),,,, 49,,p531-532,2005 ( ),,,,,2005,p66-p67,2005 17 Proposal of an Algorithm of
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