グーグル、機械学習「TensorFlow」の国内採用事例を紹介

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グーグル、機械学習「TensorFlow」の国内採用事例を紹介

TOPICS 2017年4月18日 10:00

グーグル、機械学習「TensorFlow」の国内採用事例を紹介

2017年3月、ドイツで行われた国際情報通信技術見本市「CeBIT 2017」において、グーグル合同会社(グーグル日本法人)は、機械学習ライブラリ「TensorFlow」の国内採用事例を紹介した。「から揚げ配膳ロボット」「きゅうり仕分けロボット」「ドローンで撮影した写真の解析」の三事例。

から揚げ配膳ときゅうりの仕分けを自動化する、機械学習導入事例。

機械学習「TensorFlow」を活用したから揚げ配膳ロボットの事例は、RT Corporationが開発した。今後国内で想定される労働人口の減少を背景に、弁当屋で人と協働できるロボットの開発を進めている。同じ形にはならないから揚げを正確に画像認識するために機械学習を活用し、同イベントで披露した展示デモは、約1カ月で完成したという。

きゅうり仕分けロボットは、きゅうり農家で組み込み技術者の小池誠氏による開発事例だ。母親が毎日8時間かけて行っているきゅうりの仕分けを自動化するために機械学習ライブラリを採用した。あまり知られていないが、きゅうりの出荷規格には9段階の区分がある。小池氏は、母親が経験によって仕分けた9000枚の画像データを教師データとし画像認識モデルを構築した。ロボットの動作制御は「Raspberry Pi」や「Arduino」などの市販の制御基板を利用し、構成部品はホームセンターで購入したり3Dプリンタで作成した。

ドローンで撮影した写真の解析の事例は、ソニーとZMPの合弁会社であるエアロセンスが行ったもの。建設現場に駐車された車両の空撮画像から、機械学習で車両台数をカウントするアルゴリズムを構築した。

以上、下記URLからの要約
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1703/28/news043.html

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