これから IoT を始める方、始めたけど 上手くいかない方必見 · IoT Edge...
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万代さんは知っています…
- Deep Learning画像認識の為の新たなる
Edge Computingスタイル
- Deep Learningは「データがプログラム!」
- クラウドIoT連携を業務で回して行く為にやるべきこと
本日のアジェンダ
●Deep Learning画像認識の為の新たなるEdge Computingスタイル
●Deep Learningは「データがプログラム!」
●クラウドIoT連携を業務で回して行く為にやるべきこと
© 2017, Cloudian, Inc.Page 10
高品質なデータ・計算資源・蓄積能力が1か所に無いジレンマを解消
12Mbps→600Kbps=95%の高圧縮
大量だが低品質の映像大容量ストレージ
潤沢なGPU計算資源
DLの学習及び実行の両方
LTE通信ボックス
回線コストを掛けてデータを劣化させる結果に!
判別・検出結果等構造化データの送信のみ
現場で発生した生データによるDLの実行に特化
定期的な非圧縮でのデータアップロード高品質の映像を維持・拡大
DL学習済モデルのダウンロード/TensorRTでの最適化
DLの学習のみ
論理的には同一DLモデル
Imagenet ポータルでの”Band Aid”検索結果http://www.image-net.org/index
バンドエイドと一緒に手が写っている事が多い
‘Band Aid’とアノテートされた教師データから‘手’の特徴も同時に学んでしまっている
Data Augmentation
不変性弁別・識別力
矛盾する要件
判別の為には囚われて欲しくない形状特徴を人為的にランダム化
(拡大・縮小・回転・シフト・コントラスト・アスペクト比・背景)
大量に生成
……
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
95.98%
98.28%
99.85%
1,000件 5,000件 10,000件
データ量でAIの精度が上がる186カテゴリ 186カテゴリ 186カテゴリ
Data Augmentation
実際の開発工数の割り振り
Data Acquisition
Annotation Modeling Deployment
Data Acquisition
Annotation
Augmentation
Training
Deployment
⚫ 分析工程は戻り易く計画する⚫ データ収集、アノテーション、オーグメントは対象タスクに特化したアプリケーション開発を伴う事が多い(撮影条件などに強い制約)
⚫ 工程間を跨ってデータを動かす前提を徹底排除する⚫ エッジデバイスへのモデル配布・モニタリング・遠隔起動などの仕組みを検証しておく
⚫ Deep Learningを利用したシステムでもDLそのもののウェートは非常に低くなる
⚫ 機能制限を付けてでもユーザに使い続けて貰うための自動化の仕組み
IoT Edge Cloud連携あるある
IoT Edge Cloudはオフィス、フィールド、自宅のどこでも使える
逆にどこでも動かなければならない!
自宅でもオフィスでも開発作業が出来る!
IoT Edge Cloud連携必ずどこかに何かを忘れて来る!
http://www.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1610/21/news029.html図1 世界の風力発電の累積導入量と平均コストLCOE:均等化
発電コスト。出典:NEDO(IEAなどの資料をもとに作成)
1.空中戦、地上戦
自己紹介
株式会社ソラコム / テクノロジー・エバンジェリスト
松下 享平 (まつした こうへい) “max”
静岡県民🗻 新幹線通勤族🚅
前職は東証二部ハードウェア・メーカーでIoT事業のコーディネート、2017年から現職
センサーの精度が―
電源や電池がー通信手法が―
設置環境や電波が―
実行速度やフットプリントが―
ソフトウェアの更新がー保証が―
費用や効果が―
センサーの精度が―
通信手法が―
電源や電池がー設置環境や電波が―
実行速度やフットプリントが―
ソフトウェアの更新がー保証が―
費用や効果がー
A B
「プロトタイプ」
デモ目的や新技術の検証、量産前での問題点の洗い出しのために仮組みされたもの― Apr. 6, 2018 / https://ja.wikipedia.org/wiki/プロトタイプ ※一部改変
目的
手段
• ライブラリ Ver. Up は手で検証だ、頑張るぞ!
• Windows 7 安定してる、これで十分
• systemd? なにそれ。 initscript しか信じない
• 「仕様書_2月最新 - コピー (2).xlsx」
• ID や認証鍵保管のセキュアストレージや RTC は必須だよね
• クラウドって仮想サーバでしょ?
古い道具、もしくは無知による作りこみ
CI や devops できない言語や開発環境
4 行で済むところが 120 行
仕様書の手管理
ソフトウェアで済むところをハードウェアで実装
メガクラウドが用意している PaaS の劣化実装
SORACOM Funnel 活用メリット
HTTP / TCP / UDP 通信でクラウド活用が可能
• デバイスに SDK の準備、更新運用が不要
クラウドへの認証鍵を SORACOM Funnel で管理
• デバイスに認証鍵を保管するセキュアストレージや、更新運用が不要
タイムスタンプを SORACOM Funnel で付与
• デバイスに RTC 等のモジュールが不要
IMSI や IMEI を SORACOM Funnel で付与
• デバイスにユニーク ID の埋め込みが不要
SORACOM Funnel クラウドサービス(データ受信側)
1000 倍近くの生産性向上費用は 3 円 / (1 台 1 分に 1 回で 1 日あたり)
https://www.slideshare.net/SORACOM/soracom-technology-camp-2018-a2-iot/33
https://www.slideshare.net/SORACOM/soracom-technology-camp-2018-a2-iot/40
クラウド側アーキテクチャ例
SQL Database
Event Hubs
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/stream-analytics/stream-analytics-real-time-event-processing-reference-architecture
Stream AnalyticsSORACOM
Funnel
ダウンロード
Blog Storage
Power BI
HDInsight
半日程度で構築可能
セルラーネットワークにおけるUDPの信頼性
NTT DOCOMO テクニカル・ジャーナル Vol.19 No.1高速・大容量・低遅延を実現するLTEの無線方式概要NTTドコモ 無線アクセス開発部 大久保尚人 ウメシュアニール 岩村幹夫 新博行P17 図9 よりhttps://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/corporate/technology/rd/technical_journal/bn/vol19_1/vol19_1_011jp.pdf
DC基地局デバイス
下位レイヤにて再送等の信頼性が確保
実際のデータ
基地局⇔DC間がUDP伝送