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実世界の人工知能@DeNA TechCon 2017
- 3. 会社紹介:Preferred Networks (PFN)
l IoT時代に合わせた分散知能を備えた新しいコンピュータを創造する
l 2014年年3⽉月創業
l 東京オフィス, シリコンバレーオフィス
l 従業員:約60⼈人 殆どが研究者、エンジニア
l 主な出資者 FANUC, Toyota, NTT
3
- 4. AutomotiveHumanoid Robot
Preferred Networks’ positioning in AI: Industrial IoT
4
Consumer Industrial
Cloud
Device
PhotoGame
Text
Speech
Infrastructure
Factory
Robot
Automotive
Healthcare
Smart City
Industry4.0
Industrial IoT
- 7. 形は可変、多様な計算⼿手法、つながり⽅方
2015年年〜~現在
x_1 h y_1
x_2 h y_2
x_3 h y_3
x_4 h y_4
BPTT length = 3
Input word OutputRecurrent state
Stochastic Residual Net, Huang+, 2016
Recurrent NN
FractalNet, Larsson+, 2016
RoR, Zhang+, 2016 7
Dense CNN, Huang+, 2016
- 22. PFNがん研究所 (PCRI)
l 東京⼤大学産業連携プラザ内に設⽴立立
l PCRIでは、次世代シークエンサー
を利利⽤用したウェットラボを⽴立立ち上げ、最新
最先端のAIとバイオテクノロジーの
研究・産業化を進めている
特に次の分野に注⼒力力します
1)新規がん診断法の確⽴立立
2)ゲノム分析によるがん治療療
⽅方針の決定、最適治療療薬の
選択や術後の予測、
3)それぞれの患者に適応した
個別化創薬
22
2016年年10⽉月3⽇日設⽴立立
- 38. Chainer as an open-source project
l https://github.com/pfnet/chainer
l 101 contributors
l 2,128 stars & 564 fork
l 7,335 commits
l Active development & release
̶— v1.0.0 (June 2015) to v1.20.1 (January 2017)
38
Original developer
Seiya Tokui
- 41. 41
今後の機械学習/深層学習が必要とする計算リソース
1E〜100E Flops
⾃自動運転⾞車車1台あたり1⽇日 1TB
10台〜~1000台, 100⽇日分の⾛走⾏行行データの学習
バイオ・ヘルスケア
⾳音声認識識 ロボット/ドローン
10P〜~ Flops
1万⼈人の5000時間分の⾳音声データ
⼈人⼯工的に⽣生成された10万時間の
⾳音声データを基に学習 [Baidu 2015]
100P 〜 1E Flops
⼀一⼈人あたりゲノム解析で約10M個のSNPs
100万⼈人で100PFlops、1億⼈人で1EFlops
10P(画像) 〜~ 10E(映像) Flops
学習データ:1億枚の画像 10000クラス分類
数千ノードで6ヶ⽉月 [Google 2015]
画像/
映像認識識
1E〜~100E Flops
1台あたり年間1TB
100万台〜1億台から得られた
データで学習する場合
⾃自動運転
10PF 100EF100PF 1EF 10EF
P:Peta
E:Exa
F:Flops
機械学習、深層学習は学習データが大きいほど高精度になる
現在は人が生み出したデータが対象だが、今後は機械が生み出すデータが対象となる
各種推定値は1GBの学習データに対して1日で学習するためには
1TFlops必要だとして計算
学習を1⽇日で終わらせるのに必要な計算リソース