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IoT活用を加速するディープラーニング
株式会社 Preferred Networks
西川 徹
IoTの普及によるデバイスの進化
×人工知能の進化
×分散協調型の
新しいコンピューティング
ディープラーニングの制御への適用
IoTデバイスはセンシングだけではなくリモートでのコントロール・アクションを実現する
センシング → コントロール・アクション
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Chainer: 2015/6/9 Release
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A Powerful, Flexible, and Intuitive Framework of Neural Networks
クラウドコンピューティングから新しいコンピューティングへ
クラウドコンピューティング エッジヘビーコンピューティング
AI・ロボット技術の社会展開・社会実装に向けて
まだどの領域で機械学習が有効に働くかは、未知数。まだまだ仮説検証を繰り返す必要がある。
– そういう不確定要素を理解した上でスピードを上げて取り組める会社でないと実用化は難しい
– コンソーシアムのような形だと、スピードの遅い企業が速い企業の足を引っ張ってしまうだろう
仮説検証を繰り返すためには、優れたハードウェア・ソフトウェアだけでなく、実験を思う存分実施できる環境が必要
– 土地の問題
– いろいろな環境で実験しないと見えないこともある
計算力は非常に重要な課題
– 計算力の大小で勝負が決まってしまうこともある
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Preferred Networks All Right Reserved.
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