未来に向けて：IoT + AIが人類の進化の方向となる

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

世界は今、ルネッサンスや産業革命に匹敵するほど重要な変革の時代の真っただ中にあります。 AIとIoTは世界を近代化する2つの有望な分野であると考えられており、この2つの柱には将来大きな発展の余地があります。

この記事では、AI と IoT の概念を分析し、それらから何が期待できるかを理解します。また、これらの統合テクノロジを使用して革新的で創造的なプロジェクトを開発する方法についても説明します。最後に、組み込みデバイスに展開するためにコードをよりコンパクトで効率的にする方法を分析します。

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モノのインターネット (IoT) とは何ですか?

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画像ソース: unsplash

モノのインターネットとは、インターネットを介してシステムや他のデバイスと接続し、データを交換することを目的として、センサー、ソフトウェア、その他のテクノロジーが組み込まれた物理的なエンティティのネットワークを指します。 IoT の定義は、複数のテクノロジー、リアルタイム分析、機械学習、汎用センサー、組み込みシステムの融合により進化し続けています。組み込みシステム、無線センサーネットワーク、制御システム、自動化などの従来の分野はすべて、IoT の実現に貢献します。

消費者市場では、IoT テクノロジーは「スマート ホーム」製品と同義であり、1 つ以上の共通エコシステムをサポートし、そのエコシステムに関連付けられた他のデバイスによって制御できるデバイスやアプライアンスが含まれます。

AIとAIOTとは何ですか?

人工知能は、自然言語処理 (NLP)、人工ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、機械学習、ディープラーニング、ロボット工学など、多くのサブカテゴリを含む広範な分野です。人工知能の公式な定義は、視覚認識、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピュータ システムの理論と開発です。

マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの調査によると、2030年までにAIは年間13兆ドルの追加収益を生み出すと予想されています。現在でも、AI テクノロジーは莫大な収益を生み出していますが、そのほとんどはソフトウェア分野です。 2030年までに、AIによる収益創出はソフトウェア業界に限定されず、小売、観光、輸送、自動車、素材、製造などの業界にも広がるでしょう。

人工知能と IoT を組み合わせることで、人工モノのインターネット (AIOT) という、新しく興味深いユニークな研究分野が生まれます。 AI を搭載した IoT は、人間の介入をほとんどまたはまったく受けずに意思決定能力を向上させながら、インテリジェントな動作をシミュレートできるスマート マシンを作成できます。

ラズベリーパイやNvidia Jetson Nanoなどの組み込みIoTデバイスに人工知能を統合することで、収益性が高く社会全体に有益な傑作を開発することができます。 Alexa、Siri、Google AI などの仮想アシスタントのいくつかの例は、高度なインテリジェンスと将来の可能性を示しています。

始めるにはどうすればいいですか?

1. アルドゥイーノ

Arduino は、ATmega マイクロコントローラで構成された開発ボードです。これは、ロボット工学や IoT プロジェクトを始めるのに最適な方法の 1 つです。

Arduino は、趣味人、技術者、専門家が素晴らしい革新的なプロジェクトを構築できるようにするオープンソースのハードウェアおよびソフトウェア会社です。私の経験から言うと、Arduino は他のマイクロコントローラよりも操作がはるかに簡単なので、ロボット工学の夢を実現するための最良の方法の 1 つであることは間違いありません。

Arduino には、Arduino Nano、Arduino Uno、Arduino mega など、さまざまな仕様とサイズがあります。 Nano は、よりシンプルでユニークなプロジェクトに使用できる小型のボードです。Uno は、トライアルや趣味レベルのプロジェクトに最適な中型のボードです。Mega は少し大きく、やや複雑なプロジェクトやシナリオに使用できます。

私の意見では、Arduino はあらゆる種類の IoT プロジェクトを始めるのに最適な方法です。 Arduino を使用してセンサー制御や学習デバイスなどの基本的なプロジェクトを管理すると、この分野でより創造的なアイデアを追求するのに非常に役立ちます。

C や C++ などのプログラミング言語が混在していることが多いため、最初は簡単に学習できます。初心者の場合、セットアップ ブロックとループ関数ブロックという 2 つの主要なコード ブロックに注意する必要があります。したがって、より複雑な組み込みデバイスに進む前に、まず Arduino Uno 開発ボードを試してみることをお勧めします。

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2. ラズベリーパイ

Raspberry Pi は、コンピューティングとプログラミングを始めるのに最適なシングルボード コンピュータです。 Raspberry Pi は、コンピューター ビジョン、ゲーム、IoT プロジェクトなど、さまざまな分野でクールなプロジェクトを作成する機会を数多く提供します。

カメラの助けを借りれば、Raspberry Pi は物体検出、顔認識、監視などのタスクにも使用できます。プログラミングとコーディングの学習を始めたい場合、Raspberry Pi が最も安価で最適な方法です。中級のアマチュアや専門家も、これを使用してより高度なプロジェクトを完了することができます。

Raspberry Pi と Raspbian OS のようなオペレーティング システムを使用してプログラミングする最大の利点は、Python を含むさまざまなプログラミング言語を使用できることです。 Thony エディターは、Python コードを記述できる OS オペレーティング システムにプリインストールされたプログラムです。

機械学習やディープラーニングのプログラムを含め、Raspberry Pi でコーディングされたすべてのプログラムを簡単に展開できます。カメラ、オーディオ デバイスなどの外部アクセサリを Raspberry Pi に追加して制御し、ビデオ監視、顔認識などのリアルタイム コンピューター ビジョン タスクを実行することもできます。

3. Nvidia ジェットソンナノ

NVIDIA Jetson Nano は、ロボット工学における AI 関連の操作に最適なツールの 1 つです。Raspberry Pi よりも少し高価ですが、計算能力はより優れています。 NVIDIA は次のように語っています。「NVIDIA Jetson Nano は、数百万の新しい小型低消費電力 AI システムの開発をサポートし、エントリーレベルのネットワーク ビデオ レコーダー、家庭用ロボット、完全な分析機能を備えたスマート ゲートウェイなど、組み込み IoT アプリケーションの新しい世界を切り開きます。」

NVIDIA 開発キットを使用すると、ユーザーは画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出、音声処理など、さまざまなニューラル ネットワーク操作を実行できます。

Nvidia Jetson Nano は Raspberry Pi よりも少し高価ですが、比較的優れた機能を備えており、中級および上級プロジェクトの開発に適した出発点となります。前述したように、これは強力であり、さまざまなタスクを実行できます。

私の意見では、これらは AIOT を使用するのに最適なデバイスです。もちろん、効果的なモデルを開発するための優れたオプションや組み込みデバイスの選択肢は他にもたくさんあります。

この記事の最後で最も重要なトピックは、GPU 容量の小さい組み込みデバイスで複雑なプログラムを実行するための機械学習およびディープラーニング モデルのトレーニング後の量子化です。

トレーニング後の量子化

ご使用のシステムで効率的に実行されるモデルが、ローエンドのデバイスでは同じプログラム/モデルを効率的に実行できない場合があります。これは、ターゲット デバイスのハードウェア制限が原因である可能性があります。この点で、トレーニング後の量子化は、ターゲットデバイス向けのアルゴリズムとモデルの最適化を改善するのに役立ちます。

トレーニング後の量子化は、モデルの精度をほとんど損なうことなく、モデルのサイズを縮小しながら CPU とハードウェア アクセラレータのレイテンシを改善できる変換手法です。 TensorFlow Lite コンバーターを使用してトレーニング済みの float TensorFlow モデルを TensorFlow Lite 形式に変換すると、量子化できます。

TensorFlow Lite コンバーターは、R​​aspberry Pi などのデバイスでオブジェクト検出モデルや顔認識モデルなどを最適化するのに非常に役立ちます。 TensorFlow Lite を使用すると、オブジェクト検出プロジェクトを最適化でき、Android または iOS デバイスでも適切に動作します。

これらのモデルを調査する際に、実際に大衆に利益をもたらす現実世界のユースケースに変換したい場合は、モデルのトレーニング後の分析とトレーニング後の量子化が、効率、品質、コンパクトさを向上させてプロジェクトをより幅広いユーザーに展開するために非常に重要になります。トレーニング後の量子化により、量子化されたモデルでも元のモデルとほぼ同じ精度を実現できるため、作業が大幅に楽になります。

今後数年間の AIoT の影響は驚異的なものとなり、今後登場する新しい発明に期待しています。この未来に備えて、どのようなプロジェクトを構築する予定ですか?