全てを解決「しない」AI-Deep Learning実用化をもたらすDeLTAのエコシステム Deep Learningは従来技術が不得意とする課題の解決に有効な技術の1つですが、Deep Learningそのものはシステム全体を構成する要素の1つに過ぎません。本講演では実際のシステムを構築する際の課題を整理し、これらの課題をDeLTA-Familyのエコシステムでどのように解決しようとしているか説明します。 講演者： LeapMind Inc, FAE 野尻 尚稔

1. 全てを解決「しない」
AI-Deep Learningの実用化をもたらす
DeLTA-Familyのエコシステム
LeapMind Inc.
Field Application Engineering, Manager
Business Division
野尻 尚稔 Naotoshi NOJIRI

2. LeapMind Inc. © 2018
DeLTA-Family

3. LeapMind Inc. © 2018
Deep Learningを組込みまでワンストップで
1 2 3 4
２つの準備と４つのステップで組込みDeep Learningを導入可能に
アノテーション済みの
学習用データセット
モデルを実行するための
実装用ハードウェア
実行タスクを
選択
データセットの
アップロード
トレーニング ダウンロード

4. LeapMind Inc. © 2018
組込みDeep Learningの活用 ４つのポイント
限られた電力リソー
スやスペースで使用
できる
省スペース・省電力
データを外部に出さ
ないためセキュアで
ある
セキュリティ
レスポンスが速いた
めリアルタイム処理
ができる
リアルタイム処理
インターネットに常
時接続できない環境
でも使用できる
インターネット不要

5. LeapMind Inc. © 2018
組込みDeep Learningの活用 ケーススタディ
Industrial Robotics
装置故障・異常検知
Surveillance Camera
監視カメラ人物検知
Power Plant
さび・ひび割れ検知
Drones
ドローンによる建物点検
Factory
食品異物混入検知
Consumer Electronics
スマート家電
Automotive
自動運転
Automotive
車内カメラ

6. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Automotive
Automotive
自動運転
電力やスペースが限られ、インターネットの
常時接続が保証できない自動車で、物体やシ
ーン認識、天候解析を行いワイパー、ライト
等の制御を支援する。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

7. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Automotive
Automotive
車内カメラ
車内カメラで乗員検知や表情認識、ドライバ
ーの視認追跡、ジェスチャー認識等を行うこ
とで居眠り防止や運転アシストを行う。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

8. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Industrial Robotics
Industrial Robotics
装置故障・異常検知
工場等生産ラインでのロボットの故障や異常
検知を行うことでトラブル発生を未然に防ぐ
。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

9. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Surveillance Camera
Surveillance Camera
監視カメラ人物検知
カメラで撮影した人物の年齢、性別、表情、
姿勢を検出し、行動予測やマーケティング
データとして活用できる。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

10. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Power Plant
Power Plant
さび・ひび割れ検知
プラント施設や橋梁など、大型設備の老朽化
、劣化による、さびやひび割れを効率的に検
知する。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

11. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Drones
Drones
ドローンを使った建物点検
物理的なスペースが小さいドローンという
条件下で、従来人の目によって確認していた
建物の外観検査などを効率化する。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

12. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Factory
Factory
食品異物混入検知
画像データから異常を検知するシステムを
構築し、従来は人間の目視で行っていた異常
検出を自動化し、業務効率を向上する。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

13. LeapMind Inc. © 2018
Use Case: Consumer Electronics
Consumer Electronics
スマート家電
電球や電子レンジといった電化製品の限られ
たスペース内で、シーンや料理を理解し、
自動調光や料理に応じた自動加熱を行う。
限られた電力リソース、
スペースで使いたい
処理データをクラウドに
あげたくない
リアルタイムに推論を
処理したい
インターネツト環境が
ない、または不安定

14. LeapMind Inc. © 2018
DeLTA-Kit
DeLTA-LiteとDeLTA-Kitの組合せでアイディアをすぐに実現
FPGA用
推論モデル
画像 推論結果
学習とテスト
実画像で評価
学習用データセット

15. LeapMind Inc. © 2018
DeLTA-Kitのハードウェア構成
USBカメラ
FPGAボード
(Intel® Cyclone® V SoC)
PCはDeLTA-Kitに含まれません

16. LeapMind Inc. © 2018
DeLTA-Kit
学習用データセットがなくても学習済みモデルで評価
FPGA用
推論モデル
画像 推論結果
実画像で評価
顔検出
男女推定
ひび割れ検出
など

17. LeapMind Inc. © 2018
DeLTA-Kit標準以外の入出力を確認するには
画像 推論結果
Webカメラ
産業用
カメラ
ストレージ
コントローラ
制御
DeLTA-Kit
FPGA用
推論モデル
送信
ストレージ
受信
警告灯
DeLTA-Kitカスタマイズオプション(有償)

18. LeapMind Inc. © 2018
実アプリケーション開発時のためのパートナシップを構築
画像 推論結果
Webカメラ
産業用
カメラ
ストレージ
コントローラ
制御
実運用ボード・筐体
送信
ストレージ
受信
実運用OS
実アプリ
FPGA用
推論モデル 警告灯

19. LeapMind Inc. © 2018
組込みDeep Learningプロジェクトの進め方
DeLTA-Kit
FPGA用
推論モデル
実運用ボード・筐体
実運用OS
実アプリ
FPGA用
推論モデル
DeLTA-Kit
FPGA用
推論モデル
学習用データセット
を用意
実運用
向け開発
学習用データ
セットがない
学習用データ
セットがある
運用
課題解決の
仮説を立てる
仮説が間違っている
技術的課題がある
仮説を立て直す
もしくは、オーダメイド

20. LeapMind Inc. © 2018

21. LeapMind Inc. © 2018
組込みアプリケーションにDeep Learningを組合わせて提案
ゲートウェイ
カメラモジュール＋Deep Learning ゲートウェイ＋Deep Learning
＋アノテーションサービス

22. LeapMind Inc. © 2018
IoTプラットフォーム+Deep Learning
ゲートウェイ
学習用データセット
学習済みモデル
画像データ
アノテーション
Deep Learningモデル配信
• 学習
• モデル圧縮
• FPGA実装

23. LeapMind Inc. © 2018
選択可能な3種類のパートナのタイプ
共同プロモーション 販売コーディネート ソリューション提供
販売形態 直販 直販 再販
コミッション なし あり -

24. LeapMind Inc. © 2018
ニーズに応じて適切な情報を提供
• 製品紹介資料
• 推論環境：ソフトウェアインテグレーション用技術資料
• 学習環境：クラウド連携用技術資料
• ノウハウ：アプリケーションノート・FAQ集
サービス&トレーニング
• 製品導入トレーニング
• カスタムデモ作成
• ソリューションの共同作成
みなさまのビジネスにDeep Learningを

25. LeapMind Inc. © 2018
DeLTA-Familyとみなさまのビジネスのシナジー

26. LeapMind Inc. © 2018
• LeapMindのテクノロジにより、Deep Learningを組込み用途で使えるサイズま
で圧縮
• DeLTA-LiteとDeLTA-Kitの組み合わせにより、アイディアを素早く試すことが
可能
• 学習用データセットがなくても、DeLTA-KitとModeliteで評価
• アイディアを具現化するための様々な支援
• パートナ企業を募集中！
まとめ

27. LeapMind, Inc. © 2018
deltatech@leapmimd.io
https://leapmind.io/
ご質問などございましたら、お気軽にご連絡ください