2▲大坂(システム開発グループ)/トニースタークになりたい。休日は自宅の研究部屋でロボットを作っている大坂です。説明をしていきます!今回のテーマ前回の記事はこちらをご覧ください。1前回は、条件はあるものの99%の精度を持つAIモデルの開発に成功しました。大手3社のタイヤメーカーならほぼ確実に特定できます。課題として挙げていた”メーカー6社での判別”と、”自動領域確定プログラム作成”のうち、今回は6社での判別に挑みます。3社のときと同じ条件下でAIモデルを生成し、評価を行います。今回のタイヤメーカーは下記の6社です。•Bridgestone(ブリヂストン)•Goodyear(グッドイヤー)•Mishelin(ミシュラン)•Yokohama(ヨコハマ)•Dunlop(ダンロップ)•TOYO(トーヨー)ミシュラン、ダンロップ、トーヨーに関しては、サンプルの数が少なかったため、”水増しプログラム”を作成して1,000枚前後に増やしました。AIの構成は前回と同様の一般的なCNN(畳み込みニューラルネットワーク)を使用しています。AIモデルの生成を行います。これは”理論上の精度”です。▲「図2-2」すべてにおいて正しく認識しています!!とても優秀なAIができました!!どうやら方向性は正しいようです。目標としている人工知能に近づきつつありますね!次回は、タイヤの写真から自動で必要な部分の領域を抽出し、二値化などの処理を行うプログラム(自動領域確定プログラム)の作成を行います!AI開発に利用している技術についてさて、このように弊社でも取り組んでいるAIの開発。Kerasこれらは今、AI開発の最前線で世界中のエンジニアが利用している素晴らしい技術です。Colaboratoryを紹介したいと思います。昨今、やれAIだのディープラーニングだの機械学習だのと良く耳にします。しませんか?するんですよ。実際にそういったものを作るとなると、これが大変なんです。なにが大変って、開発をする環境を作るのが大変なんです。高性能な(とても高価な)PCを用意して、Linuxの環境を作って、Pythonをインストールして、ライブラリもたくさんインストールして...と、書き連ねるのは意外とカンタンなんですね。実際これをやるのは本当に、本当に大変なことなんです。