スピーカースライド作成前の確認シート例

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ゆきたけくま
4 years ago
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1 IoT に AI を組み込む ~ 最新技術と実践方法解説 AI08

2 IoTの開発運用コストは AIの活用で回収する

3 AI = Big Data Big Data from IoT Edges AI Create Excellent Value

4 IoT は膨大なデバイスと膨大なデータを扱う

5 Azure で IoT+AI を実践するときの基本骨格

6 IoT で使われる AI 要素

7 IoT のスケール感

8 要件を踏まえた適材適所な配置

9 IoT で AI 重要ポイント

10 データを測るデータを収集するデータを整理し傾向を把握する学習モデルを作る学習する配置する継続的に改善する最後は運用するに現実的な AI の構築

11 IoT の AI へのインプットといえば

12 センサーデータストリーム

13 AI を構築する準備段階アスリートを例にデータを測るデータを収集するデータを整理する傾向を把握する

14 データを測り収集する Edge SDK V1 Machine BLE IoT Hub Broker

15 データを整理し傾向を把握する

16 巨大なセンサーデータストリームの可視化時系列データの価値を最大限に時系列データに対するクエリ機能傾向や異常に焦点離散データの相互相関を把握埋もれていた傾向を発見可能

Gateway のご提供データスタジアム株式会社様データの収集や提供からソリューションの開発までを行うスポーツデータのスペシャリスト集団

17 ご協力頂いたパートナー様 : ありがとうございました! サクサ株式会社様情報通信に関して開発から生産販売保守に至るまで一貫したワンストップ体制でソリューションを提供センサー情報収集 IoT Gateway のご提供データスタジアム株式会社様データの収集や提供からソリューションの開発までを行うスポーツデータのスペシャリスト集団投球動作測定のための環境およびスポーツデータ分析の専門的な知見の提供株式会社ホロラボ様 Reality と Virtuality を自由自在に操る技術を独自に研究開発し関連するサービスをご提案 Unity を使った投球動作データの解析とアバターへの実装

18 AI を構築する

19 AI を構築 IoT における AI 傾向を把握する学習モデルを作る配置する運用する

20 数理モデル

21 リモート配置と制御を実現する Azure IoT Edge

22 IoT Edge Technology

参考 )IoT Edge Runtime が動く機器 Azure IoT Edge と OpenBlocks IoT

富士通コンポーネント社加速度センサーオムロン社環境センサー BLE IoT Hub Functions PD

(transfer process) Elasticsearch Kibana Operator json

Module (ASA Module) Stream Analytics (Edge) Container

23 参考 )IoT Edge Runtime が動く機器 Azure IoT Edge と OpenBlocks IoT VX2 を使ったエッジコンピューティング IoT システム構成例 IoT センサーデバイス富士通コンポーネント社加速度センサーオムロン社環境センサー BLE IoT Hub Functions PD Handler (parse process) json (containing base64) PD Repeater (transfer process) Elasticsearch Kibana Operator json (containing base64) Parse Module (C# Custom Module) Filter Module (ASA Module) Stream Analytics (Edge) Container Registry IoT Edge / Edge Agent deploy via IoT Hub Action Plat Home OpenBlocks IoT VX2 パトライト社ネットワーク監視表示灯

24 Stream Analytics を Edge で動かす Edge SDK V2 Machine ASA on Edge Edge SDK V1 Machine FA FA FA Equips Equips Equips KES 製 Modbus Bridge IoT Hub ASA on Edge Local Alert Broker MQTT 証明書による接続 Edge Runtime

25 参考 ) 金沢エンジニアリングシステムズ様事例

26 ASA on Edge による数理モデル配置機器 Docker Container

27 Stream Analytics on Edge デモ

28 Azure IoT Edge テクノロジーの進化

29 Deep Learning

30 Azure Machine Learning

31 Open AI Framework

32 学習済みモデルを Cloud で動かす

学習済みモデルを Edge で動かす https://docs.microsoft.

33 学習済みモデルを Edge で動かす学習済みライブラリー Docker コンテナ DarknetYoloIoTEdge Edge 向けカスタマイズ

34 クラウディアン ( 株 ) 様を例に Edge 側でのリアルタイム画像識別識別結果をクラウドへ送信リモートからの AI ロジック配置更新 CLOUDIAN AI Box Outdoor Model NVIDIA JetPack PoE 接続最大 30W 給電 NVIDIA Jetson TX2 搭載堅牢, 防塵防水, 落雷対策センサーデータストリームにも対応可 Microsoft Azure

35 IoT Hub と IoT Edge Technology デモ

36 継続的な学習モデル改善と Edge への再配置

37 AI を Edge に組み込む際のポイント

38 Edge 全般 Cloud: Azure 高機能 Edge 軽量 Edge 概要 An Azure host that spans from CPU to GPU and FPGA VMs A server with slots to insert CPUs, GPUs, and FPGAs or a x64 or ARM system that needs to be plugged in to work A Sensor with a SoC (ARM CPU, DSPs) and memory that can operate on batteries CPU CPU,GPU or Arria 10 FPGA Arria 10 FPGA NVIDIA GPU x64 CPU ARM CPU HW accelerated DSP,CPU,GPU モデルパッケージ Native to Windows and container elsewhere Windows Native - Linux container - Windows ML - Linux container - Windows ML - Linux container - (Ideally) container - Android Native - ios Native - RT OS

39 Edge で動かすにはカスタマイズが必要学習済みモデル Edge Runtime 入出力ロジック学習済みモデル (Tuned) 学習環境向け AI ライブラリー HW 向け AI ライブラリー

40 最新のテクノロジー群

41 マイクロソフトが提供するサービス群

43 まとめ

44 最後に

2018 Microsoft Corporation. All rights reserved.

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