世界は、あらゆるものが「スマート」であることを期待する段階へと急速に移行しています。数年前はスマート シティについての話だけでしたが、最近では粒度が細かくなり、技術者と非技術者の両方がスマート モビリティ、スマート エネルギー、スマート ファクトリー、スマート農業、スマート ホームなどの分野を模索しています。
あらゆるスマート化はAI対応の組み込みビジョンによって推進されている
当初、スマート要素は、温度、湿度、振動、その他の環境要因など、主要なパラメータのセンサーデータを分析することに基づいていました。しかし、特にネットワークのエッジでの計算能力の向上により、一般に人工知能（AI）と呼ばれるものの一部であるディープラーニングを使用して画像を解釈できるようになったため、ビジョン要素も追加されるようになりました。
それだけでなく、先進運転支援システム (ADAS) やコネクテッド自動運転車における大きな進歩により、ビジョン システムとAIは自動車業界だけでなく他の多くの業界にも大きな影響を与えています。一例として、イスラエルの新興企業であるVayavisionが今年初めにソフトウェアベースの自律走行車環境認識エンジンを発売しました。このエンジンは、カメラ、ライダー、レーダーセンサーからの生データをアップスケールし、オブジェクト融合ベースのプラットフォームよりも正確な3Dモデルを提供すると主張しています。
CEOのロニー・コーエン氏はEE Timesに対し、現在のオブジェクト主導のセンサーデータ融合は信頼性が低く、オブジェクトを見逃す可能性があると語った。道路には、トレーニング データ セットが何百万キロメートルも走行中にキャプチャされたとしても、トレーニング データ セットには存在しない予期しない物体が多数存在します。同氏は、現世代の自動運転ソリューションのほとんどは、各センサーが独立したオブジェクトを記録し、どのデータが正しいかを調整するオブジェクトフュージョンに基づいていると述べた。これにより、不正確な検出が行われ、誤報率が高くなり、最終的には事故につながる可能性がある。
組み込みビジョンはAIの大きな推進力
2019年1月に発表されたWIPO（世界知的所有権機関）の人工知能に関する技術動向レポートでは、他の分野よりも急速に成長しているAI機能アプリケーションの中で、画像認識を含むコンピュータービジョンが最も人気があると指摘されています。 コンピューター ビジョンは、AI関連特許全体の49% (167,038件の特許文書) で言及されており、毎年平均24% 増加しています (2016年に提出された特許出願は21,011件)。2013年から2016年にかけて特許出願の成長率が最も高かったAI機能アプリケーションは、ロボット工学と制御方法のAIで、どちらも年間平均55パーセントの成長を遂げました。
ディープラーニングとコンピュータービジョンの組み合わせは、産業、農業、医療用画像処理、監視など、多くの応用分野に大きな影響を与える可能性があります。Verified Market Researchの推定によると、産業用マシンビジョンシステム市場は2018年から2025年にかけて7.4%のCAGRで成長し、2025年までに141億1,000万米ドルに達すると予測されています。
産業用ビジョン システムは、デジタル カメラ、バックエンドの画像処理ハードウェアおよびソフトウェアに基づく自動画像キャプチャ、評価、および処理機能で構成されています。産業分野での用途には、位置決め、識別、検証、振動、欠陥検出などがあります。組み込みビジョン システムのロボットへの統合は、産業や製造だけでなく、消費者、軍事、医療、政府の分野でも特に勢いを増しています。
廃棄された衛星を誘導するAIビジョン
組み込みビジョンの範囲に制限はありません。スタンフォード大学の航空宇宙工学教授、シモーネ・ダミコ氏は、墓場軌道で目的もなく周回している放置された衛星を再起動したり除去したりするために設計された宇宙搭載の「牽引トラック」を誘導するためのAI搭載ナビゲーションシステムの開発を検討している。彼のスペース・ランデブー・ラボ（SLAB）は、欧州宇宙機関（ESA）と協力して、軌道上でレッカー車に相当するものを誘導するAIシステムの開発を推進しています。彼らは、放棄された衛星を識別し、地球の資産からの入力なしに、修理船を誘導して衛星のそばを航行させ、燃料補給、修理、除去を行うAIシステムのコンペを開始しました。
D'Amicoが構想しているナビゲーション システムは、安価でコンパクト、そしてエネルギー効率に優れたものになる予定です。機能停止した衛星を見つけるために、修理車両は、データの保存と処理の必要性を減らすために、わずか500 x 500ピクセルの単純なグレースケール画像を撮影するカメラに頼ることになります。競争から生まれたベアボーンプロセッサとAIアルゴリズムは、修理衛星に直接統合されることになります。地上通信は必要ありません。目標はシンプルさです。つまり、空間を移動するために低解像度の画像と限られた計算量を必要とするプロセッサとアルゴリズムです。本質的には、宇宙船は自分で見て考える能力を持たなければなりません。
林業の監視
物事を現実に戻すと、林業と農業は組み込みビジョンとAIが真価を発揮する分野です。ニュージーランドなどの国では、農業の運営と収穫量を向上させるために、長い間IoTテクノロジーを活用してきました。
視覚機能と画像分析機能の追加により、新たな次元が加わります。NVIDIAのInceptionスタートアップ プログラムに参加しているポルトガルに拠点を置く20tree.aiは、AIと衛星画像を組み合わせて、現在必要な時間のほんの一部で森林全体を分析しています。社内およびAWSとGoogle経由のクラウドで稼働するGPUを使用して、衛星データを独自のディープラーニング アルゴリズムに入力し、非常に正確な洞察を生み出し、人間の目には見えないパターンを明らかにします。毎日キャプチャされる衛星データの総量は数十テラバイトを超えるため、非政府組織と商業組織の両方でそのデータを利用するには、膨大なコンピューティング パワーを使用してそのデータを解釈する能力が不可欠です。
群衆カウントと人物認識
スマート シティにおけるビジョンとAIシステムの提案の一部は、人数カウントと群衆監視です。 プライバシーの問題（これはまったく別の議論です）に触れるまでもなく、ここでの課題の1つは、静止画像内の人物の数を正確に数える方法です。たとえば、画像に部分的にしか見えない人物が含まれるオクルージョンなどの問題や、視野の近い人物と遠い人物を考慮する必要がある異なるスケールの処理などです。
アローエレクトロニクスのeInfochips社は、新しい 96ボード に基づく NXPの最新のi.MX8M Quad Arm Cortex A53とNeon命令、Arm Cortex M4コアを搭載。Arrowのエンジニアリング ソリューション センター ソフトウェア チームは、この新しいボードで実行されるエッジAIマシン ビジョン ディープ ニューラル ネットワークの開発を移植および更新しました。プーリングとReLU活性化関数を備えた複数の畳み込みニューロンで構成されるマルチカラムのディープ ニューラル ネットワークを実行します。ネットワークは、公開されているShanghaiTechデータセットを使用してトレーニングされます。
このタイプのソリューションは、スマート シティ ソリューションの一部として、または空港での人の流れの監視や交通制御、イベントの安全を確保するための混雑回避など、さまざまな分野に適用できます。もう一つの潜在的な用途は、スマート小売業で顧客の関心ポイントを特定することです。
エッジ向けワークステーションパフォーマンスを備えた既製モジュール
高度なAIとコンピューター ビジョンをエッジに展開するために、 NVIDIA は開発者向けの組み込みモジュール ソリューションである Jetson AGX Xavierを提供しています。これにより、現場のロボット プラットフォームはワークステーション レベルのパフォーマンスを実現し、人間の介入やクラウド接続に依存せずに完全に自律的に動作できるようになります。これらのモジュールを使用するインテリジェント マシンは、複雑な地形や動的な障害物に邪魔されることなく、環境内で自由に対話して安全に移動し、完全な自律性で現実世界のタスクを実行できるように開発できます。
これには、パッケージの配送や産業検査など、実行に高度なリアルタイム認識と推論を必要とするアクションが含まれます。Jetson AGX Xavierモジュールは、コンパクトな100 x 87 mmフォームファクターで、32 TeraOPS (TOPS) のピーク コンピューティングと750 Gbpsの高速I/Oを備えたGPUワークステーション クラスのパフォーマンスを実現します。ユーザーは、アプリケーションの必要に応じて、10W、15W、30Wの動作モードを設定できます。これにより、次世代ロボットに不可欠な視覚オドメトリ、センサーフュージョン、位置特定とマッピング、障害物検出、経路計画アルゴリズムを処理できるパフォーマンスが得られます。図1は、現在世界中で利用可能な量産コンピューティング モジュールを示しています。開発者は、新しい自律マシンを大量に導入できるようになりました。
ドイツのニュルンベルクで開催されるEmbedded Worldカンファレンスでは、このソリューションやその他のAI対応組み込みビジョン ソリューションが豊富に紹介される予定で、Arrow Electronicsはこの記事で紹介したソリューションのいくつかを展示する予定です。
画像: 20tree.aiはAIとNVIDIA GPUを使用して、森林やその他の空間の衛星画像を分析します (出典: 20tree.ai)
画像: 熱伝達プレートを備えたNVIDIA Jetson AGX Xavier組み込みコンピューティング モジュール (画像: NVIDIA)