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ルネサス 業界初、ディープラーニング結果をすべての組み込み機器へ「e-AI」提供開始 がじぇるねWebコンパイラ(RZ/RX)にも対応

NoMaY
NoMaY over 6 years ago

なぜGR-CITRUSは対象外なのだろう、、、

業界初、ディープラーニング結果をすべての組み込み機器へ「e-AI」提供開始
~Eclipseベースのグローバル統合開発環境「e2 studio」にAI学習環境とつながる新機能を搭載~
www.renesas.com/ja-jp/about/press-center/news/2017/news20170411a.html

Webコンパイラ開発環境にも同時対応 e-AI実行可能なハードウェア(注)を提供
注: GR-PEACH GR-LYCHEE GR-KAEDE GR-SAKURA
www.renesas.com/ja-jp/media/about/press-center/news/2017/20170411a/news20170411a-separatesheet.pdf

[関連リンク]

ルネサス 執行役員常務 横田善和氏インタビュー:
真のIoT実現に不可欠な技術 ―― ルネサスが提唱する「e-AI」に迫る
eetimes.jp/ee/articles/1703/21/news002.html

追記 2017/04/12 08:06

【レポート】
【DevCon Japan 2017】知性を持った組込機器を実現するルネサスの「e-AI」
news.mynavi.jp/articles/2017/04/12/e_ai/

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Parents
  • fujita nozomu
    fujita nozomu over 6 years ago
    2017年4月11日
    報道関係各位
    ディープインサイト株式会社
    ディープインサイト、ルネサスと組み込みディープラーニングで連携
    国産初のエンベデッドディープラーニングフレームワーク「KAIBER(カイバー)」を販売開始
    ディープインサイト株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:久保田良則、https://www.deepinsight.co.jp以下、ディープインサイト)は、

    ~ 略 ~

    第一弾として、ルネサスから本日発表された「e-AI(イーエーアイ、embedded-Artificial Intelligence)ソリューション」のコンセプトに対応したルネサス製統合開発環境「e2 studio」とディープインサイトのエンベデッドディープラーニングフレームワーク「KAIBER(カイバー)」の連携を強化した新機能(e2 studioプラグインソリューション)が提供される予定です。(詳細はルネサスの4月11日付プレスリリース参照)
    これに合わせディープインサイトは、「KAIBER」を本日より正式に販売開始致します。(出荷開始は5月22日予定)ディープインサイトは、既にグローバル市場で広く利用されているルネサス製統合開発環境「e2 studio」との連携を強化する事により、組み込みディープラーニング分野で「KAIBER」の主要開発環境としての地位を確立していく計画です。

    関係あるプレスリリースの様ですがよくわからんですね。

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  • NoMaY
    NoMaY over 6 years ago in reply to fujita nozomu

    ディープラーニングで学習した結果をマイコン上で実行させるエンジンとして、KAIBERは有償製品であり、オープンソースとして既にあったものよりROM/RAMの使用量が少ない、のだと受け取りました。Webコンパイラではオープンソースのものを使うのでROM/RAMの使用量が多くてRL78が対象外になったのではと思っていて、それに対してKAIBERの方はROM/RAMの使用量が少なくてRL78でも使えるということなのだろうと思っています。

    ちなみに、正直に言うと、ディープラーニングとかはキーワードとして知っているだけで、内容は分かってないです。自分には縁が無いかなと思って、ニュースサイトの記事とかも読まずじまいだったのですが、がじぇるねでやるなら多少は目を通すようにしてみようかな、とか思ったり、、、(とりあえず、ちょっと毒が入っているっぽいですけれども、以前から気になっていた 「Over the AI ――AIの向こう側に」 江端智一 , EE Times Japan でも読んでみようかと。)

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  • Okamiya Yuuki
    Okamiya Yuuki over 6 years ago in reply to NoMaY
    すみません、他意はなくスペース的な関係上入っていないだけで、全方位で対応していきたいと考えています。メモリフットプリントも結構小さくできるようですので、RL78でもやりたいですね。

    1番の争点はAIで何をやるか、と思いますが、AIの効果を比較的実感できるのが画像処理を使ったものと考え、GR-LYCHEEやGR-KAEDEの名前があがっています。ただ、加速度やジャイロ、温度、湿度など、それらを集めて導き出したいものがある(正解と不正解の学習ができる)場合、COTTONやCITRUSも使っていきたいですよね!
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  • NoMaY
    NoMaY over 6 years ago in reply to Okamiya Yuuki

    GR-CITRUSはGR-LYCHEEのカメラの部分にスペースを取られてしまった、といったところでしょうかね。(苦笑い、、、) まあ、それは冗談として、ボードの写真の大きさのバランスとかもありそうですね。ところで、RL78に関してですけど、オープンソースのものでもフットプリントは結構小さいのですか?と書いたところで気付いたのですが、e-AIトランスレータとかe-AIチェッカとかの部分はひょっとして元々オープンソースのものでは無かった?ように見えてきましたが、どうなのでしょうか、、、(決して、オープンソースでないと駄目、という話とかでは無いです。)

    [画面コピー]

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  • fujita nozomu
    fujita nozomu over 6 years ago in reply to NoMaY
    > 決して、オープンソースでないと駄目、という話とかでは無いです。

    Picalico のように提供側の一方的事情によって終了、みたいなのは避けて欲しい気がしますね。
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  • NoMaY
    NoMaY over 6 years ago in reply to fujita nozomu

    > > 決して、オープンソースでないと駄目、という話とかでは無いです。
    >
    > Picalico のように提供側の一方的事情によって終了、みたいなのは避けて欲しい気がしますね。

    同感です。

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  • Okamiya Yuuki
    Okamiya Yuuki over 6 years ago in reply to NoMaY
    >> > 決して、オープンソースでないと駄目、という話とかでは無いです。
    >> Picalico のように提供側の一方的事情によって終了、みたいなのは避けて>欲しい気がしますね。
    >同感です。
    了解です。(私も同感です)
    まだ開発中ということで、どこまでがオープンなのかといった情報は出せませんが、まずは「使える!」というところまで行かないと継続性以前にユーザーがいなくなると思いますので、そうならないよう準備を進めていきたいと思います。
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  • Kirin
    Kirin over 6 years ago in reply to Okamiya Yuuki

    Okamiyaさん
    がじぇのボードだとAIのモデル化ができているので学習済みのAIをお手軽に使えそうですけど、
    機能をカスタマイズしたい場合や他のボードに持っていくのは、ちょっとハードルが高いかな。
    今後ますますAIエンジニアの需要が増えていきそうですねー。

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  • Kirin
    Kirin over 6 years ago in reply to Okamiya Yuuki

    Okamiyaさん
    がじぇのボードだとAIのモデル化ができているので学習済みのAIをお手軽に使えそうですけど、
    機能をカスタマイズしたい場合や他のボードに持っていくのは、ちょっとハードルが高いかな。
    今後ますますAIエンジニアの需要が増えていきそうですねー。

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Children
  • Okamiya Yuuki
    Okamiya Yuuki over 6 years ago in reply to Kirin
    そうですね、イメージ的に最初の動作確認は簡単でも、その後に活用できるまで持っていくのは大変そうですね。(この辺私もまだ全然わかってません。)

    でも、そもそも学習させるのも大変ですよね。DevConでのe-AIサービスロボットも10,000回シミュレーターで学習後、実システムの学習も数百回行ったと聞きました。

    IoTもAIも今回はトレンドで終わらず業界が盛り上がってますねー。
    「パナソニック、AI技術者を5年で1500人体制に」
    www.nikkan.co.jp/.../00421624
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  • NoMaY
    NoMaY over 6 years ago in reply to Okamiya Yuuki

    Okamiya Yuukiさんwrote: said:
    でも、そもそも学習させるのも大変ですよね。DevConでのe-AIサービスロボットも10,000回シミュレーターで学習後、実システムの学習も数百回行ったと聞きました[引用終]

    サービスロボットというのは、これのことですね。学習させるのは大変そうですね、、、

    ルネサスがDevConでデモ:
    コップを倒さず運ぶ、学習するサービスロボット
    eetimes.jp/ee/articles/1704/14/news028.html

    [追記]

    この「10,000回シミュレーターで学習」というのは何なのでしょうかね? 運動方程式を解いて、加速度がこういう時は力をこう加える(加速度センサからの入力信号がこういう時はアクチュエータへの出力信号をこうする)という正解となる物理学的シミュレーションを10,000回学習させた、ということなのだろうか?

    [追記]

    サービスロボットは個人では無理だと思いますが、どういう風に学習させるかというプロセスは、こういう倒立振子制御学習教材(ヴイストン/秋月電子)でも同じよう試せたりしないですかね?

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