3日目Tweetこんにちは。ロボットチーム、ソフトウェアエンジニアの鳥居です。2019のレポートです。エンジニア視点で面白かったものを紹介します。(Valencell)医療に関するセッションや医療・健康に関するプロダクトの展示も多数ありました。その中の1つで「ヒアラブル(hearable)」デバイスの話が面白かったので紹介します。ヒアラブルデバイスはウェアラブルデバイスの1種で、音楽を聴くために身に付けるもののことを指します。ヒアラブルデバイスは肌に直接触れるので、センサーを取り付けることで健康状態に影響する様々な情報を取得することができます。このようなデバイスは年々増えており、また取得されるデータも検査のタイミングだけでなく身につけている限り連続的に取得できるようになると思われます。質の良いデータを得ることで、医師や患者のコミュニケーションが円滑になったり、患者自身がより自分の身体を知ることが期待されます。データの増加に伴って重要になるのは「必要な情報をいかに絞り込むか」という点ですが、これは今後発展していく分野と考えられています。ヒアラブルデバイスが特徴的なのは、このようなウェアラブルデバイスの中でも多くの割合を占めていることと、他にも活用の場面があると考えられていることです。hearing」などの方向性が考えられています。いう会社がセンサを提供しているウェアラブルデバイスを集めた展示のものです。多くの種類のデバイスで自身の健康状態が把握できるようになっています。多量に処方されてしまうことで依存症や過剰摂取による死亡事故が発生しており、この問題はオピオイド問題と呼ばれています。オピオイドは特に慢性の痛みに対して処方されることが多く、オピオイドを使わない方法として神経に電気的な刺激を与えることで慢性の痛みを軽減するアプローチが提案されています。写真は神経痛を抑えるために脊椎のどの位置を刺激すればよいかを表したモデルで、この位置に電気的な刺激を与えるデバイスを埋め込んで薬の代わりに電気刺激で痛みを和らげることができます。アメリカでのみ問題となっていることですが、技術で社会的な問題に挑戦する姿勢は素晴らしいと思います。エクサウィザーズでは医療の問題を解決したいエンジニアを募集しています。Blogでは、定期的にAIなどの技術情報を発信していきます。2日目Tweetこんにちは。ロボットチーム、ソフトウェアエンジニアの鳥居です。2019のレポートです。エンジニア視点で面白かったものを紹介します。5GとエッジコンピューティングCESでは展示の他に、業界のリーダーが集まって特定のトピックについて話をするイベントが多数開催されています。5Gとエッジコンピューティングについてのセッションが面白そうだったので聞きに行ってみました。mileの通信の登場によってエッジコンピューティングのメリットが大きくなる。昨日のキーノートで、https://newsroom.ibm.com/2019-01-08-IBM-Unveils-Worlds-First-Integrated-Quantum-Computing-System-for-Commercial-Use#assets_all:IBMが商用量子コンピュータについてのアナウンスがありました。IBMのブースに模型が展示されてますので行ってみました。研究室の外で動く商用量子コンピュータは世界初ということで、次の世代のコンピューティングを始めようとする意気込みが伝わってきました。エクサウィザーズでは新しい時代のエンジニアリングに挑戦したいエンジニアを募集しています。Blogでは、定期的にAIなどの技術情報を発信していきます。1日目Tweetこんにちは。ロボットチーム、ソフトウェアエンジニアの鳥居です。いうイベントに参加しています。アメリカのラスベガスで毎年開催されているイベントで、今年の一般公開は1/8〜1/11の日程となっています。この記事では、エンジニア視点で面白かったものをピックアップして紹介していきたいと思います。SimCam家庭用の監視カメラですが、顔識別やネットワークの機能が備わっているものです。(VPU)を搭載しているため、クラウドへのデータアップロードが不要となっています。クラウド利用のコストが不要になることやプライバシー保護の観点で優れた特徴です。Alexaとも連携ができ、その場合でも画像をアップロードすることなく動作することができます。展示では「知らない人が玄関に近づいたらAlexaが声を掛ける」という使用例が出ていました。面白いなと思ったのは、既存ハードウェアでは解決できてない問題を新しい種類のハードウェアを使って解決しに行っているところです。AIを使った計算というとGPUを使うものと思ってしまいますが、識別を主に行うプロダクトにはGPUは過剰なリソースとなり消費電力などの問題を抱えてしまいます。VPUはカメラから取得した画像を処理するのに特化した計算機で、画像向けの機械学習の計算に適した構造のハードウェアとのことです。カメラの中にVPUを積むアイデアがいくつもの問題を解決していてプロダクトとしての魅力を高めていることにとても面白いと思いました。展示会場ではVPUというキーワードを他にも聞くことができました。画像処理AIの消費者向けプロダクトは、VPUがキーワードになるのかもしれません。(オムロン)ロボットの展示コーナーで一番最初に見えてくるのがオムロンの卓球ロボットでした。ロボットアームの先にラケットが付いていて、人がロボットと対戦すると対戦終了後に「ここをこうするともっと上手くなる」というチャートが表示されるという展示でした。その横で同じロボットを使ったパレタイジングのデモがあるのですが、パレタイジングがとても速い!目を引く卓球の展示と、単体だとちょっと地味なパレタイジングのデモを同じロボットでやっているのをみて、見せ方が面白さを感じました。エクサウィザーズでは新しいプロダクトを作ることに興味のあるエンジニアを募集しています。Blogでは、定期的にAIなどの技術情報を発信していきます。1日目Tweet2018-11-28ブラウザで動くAI類語地図Tweetこんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。類語辞典って便利ですよね。書いた文章がしっくりこないときに、ニュアンスの違う単語に置き換えたり、和語と漢語と外来語を入れ替えたりできます。適当な表現が出てこなくて、もっと漠然と言葉を探したい時はどうしましょう。辞書を繰り返し引いて、類語の類語の類語を見て回るのはちょっと面倒ですね。言って項目あたりの類語数が増えたとしても、その中で探す手間が増えて、やはり使いづらそうです。そこで、こういうものを作ってみました。類語を平面に分散して表示するプログラムです。JavaScriptで書かれていますので、最近のブラウザがあれば動きます。類語は見出し語に似ているものほど中央に、かつ類語同士でも似たものほど近くに表示されるようになっています。くる単語の周りを優先して探せば、素早く目的の単語を見つけられることになります。...ということを期待して作りました。単語の位置は、Word2vecという手法で得られた意味ベクトルから計算して求めています。ここで意味ベクトル*1とは、単語の意味を数値化したものです。関連の深い単語同士はベクトルの値も近くなります。実際のテキストから、後述する機械学習によって得られます。前処理テキストを形態素解析エンジンであるMeCabで分解します。単語ごとに登場頻度を調べ、高い順に番号をつけます。テキストを単語番号の列に変換します。単語数とベクトルの次元数を決めておきます。前後の単語が与えられたときに真ん中の単語がどれかを選択肢の中から予測する、以下の学習モデル*2を構築します。予測自体に有用性は特にありません。欲しいのは副産物である重みパラメータの値です。下記の設定でソースごとに学習を行いました。単語数×ベクトルの次元を持った行列です。これがそのまま各単語の意味ベクトルを表します。単語とベクトルの関係をオブジェクトリテラル形式に書き出し、可視化プログラムで使えるようにします。以下の方針で単語の表示位置を決定します。見出し語を画面の中心に配置する。見出し語に似た単語ほど、中央近くに配置する。似ていない単語同士が、できるだけ離れるようにする。具体的には以下のような計算を行います。これが画面の中心にあたります。これらが分布している主な方向を以下で求めます。これがX方向になります。これがY方向になります。深い意味はありません。試した中で表示結果が見やすかったものを選びました。対応する単語が画面にちょうど収まるように調節します。