デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
前回、AI業界の “Hello World!” である MNISTをやってしまったので、遅ればせながらマイコン業界の “Hello World!”である Lチカを Jetson Nanoにもやっていただくことにいたしました。128個のCUDAコアをもつJetson Nanoには恐れ多い仕事ですが、エッジでAI狙いのJetsonですからIOくらい制御していただいても文句は言いますまい。 “AIの片隅で(13) Jetson NanoでLチカ” の続きを読む
前回は Jetson Nanoを立ち上げて CUDA が使えることを確認いたしました。今日は、CUDAにそれらしいことをやらせたい。やっぱりAIネタですね。それであれば、既にOSイメージに含まれている
NVIDIA JetPack SDK
というライブラリを使うことになります。JetPackには肝心のCUDAも含まれているので勿論使わせていただくのですが、こちらはこちらで、以前 Raspberry Pi にChainerをインストールし、人工知能業界のHello World! である MNIST を動かして、モデル間の速度を比べてみたりしております。そこで、 Chainer+MNISTの組み合わせで Raspberry Piと速度を比べてみました。 “AIの片隅で(12) Jetson NanoでChainer” の続きを読む
８月１４日の投稿で、NVIDIA Jetson Nano到着、と書きました。しかし時はお盆。１５日は作業を中断、本日再開であります。結論から言えば、特に大きな問題もなく、セットアップを完了し、CUDAが使えるという確認をとるところまで行えました。でも、細かい事を言えば、引っかかるところいろいろありました。 “AIの片隅で(11) NVIDIA Jetson Nanoセットアップ” の続きを読む
昨日、Raspberry Piにカメラを取り付けたので、がぜん気になってきたものがあるのです。
Actcast
という「クラウドサービス」です。気になった理由はRaspberry PiのGPUをAIの推論に使っているらしいから。Raspberry PiのGPUはあることは知っていても、NVIDIAのCUDAのように「表立って」使っているようなケースをほとんど聞いたことないので、かなり気になってました。そうしたらちょうど、今月８月１日にActcastはアルファ版からベータ版へと進んだというリリースが。タイミングが良いな。。。 “AIの片隅で(10) Actcastベータ版リリース” の続きを読む
前回、「Chainer演習はまた明日」などと書きながら、わずかに最初の項目を実施しておったんでございます。本来ならば、本日も投稿書いている暇あったら Chainer Tutorial Bookの勉強進めろよ、とも思うのですが、とりあえず演習に辿りつくところまでは書いておきます。そうしないと忘れてしまうから。 “AIの片隅で(9) 続Chainer Tutorial Book” の続きを読む
マイコン関係のWeb上開発ツール、例えばArm Mbed Compilerなどをこのところ触っている時間が長いのですが、AI関係に目を転ずれば、それどころではありませんでした。凄い事になってました。勉強不足にて、Googleの ColaboratoryというWebサービス、使ったことなかったんであります。今回、ChainerのWeb上のチュートリアルに素晴らしいものがあると聞き、触ってみればGoogle Colaboratoryの上に構築されたチュートリアル用の「ノートブック」でした。貧しくてGPUも買えない私でもお試し可能な素晴らしい環境です。何といっても無料が嬉しい。 “AIの片隅で(8) Chainer Tutorial Book” の続きを読む
数日前、「Ok Google、<ラジオ局名>」などと言えばラジオをかけてくれる例のヤツが届きました。今頃になってようやく、文明開化、な感じがします。ま、とあるキャンペーンで手に入れたものであります。シンガポールから届きましたね。スマホを使えば似たようなことできますが、電話でもないのに「人前でスマホに何か語りかける」のに抵抗を感じる年寄りにとっては、誰憚りなく「Ok Google」言えるのは何か嬉しい。こないだまでやっていたラズパイ上の MNISTが「AI業界のHello World!」ならば、AIスピーカは、
AIへの門
であります。天国への門なのか、はたまた地獄の門か？ともあれ、付き合ってみるしかありますまい。 “AIの片隅で(7)Google Home Mini来た!” の続きを読む
一昨日は、非力なRaspberry Pi 1 Model B+で『AI業界のHello World!』ことMNISTのEpoch 1を実行するのに一晩かかったわけであります。そして、新規導入の
Raspberry Pi 3 Model B+
（そのうち Pi 4 も欲しいのですがね）を取り出し、Raspbianをセットアップした暁には、早速にChainerインストールしてMNISTの学習をやらせてみると誓ったのでした。やってみました。結論から言えば、昨晩走らせたものが今朝には完了していました。やっぱり、Pi 3速い。Pi 1の20倍くらい速い（といって、まだGPUレスのパソコンの方がPi 3の50倍くらい速いのですが）。 “AIの片隅で(6)ラズパイでChainer、続々編” の続きを読む
「学習」はラズパイ、ましてや非力なRaspberry Pi 1 B+にやらせる仕事ではないことは重々承知の上、パソコンとの比較例としてやってみた『AI業界のHello World!』MNISTへの挑戦です。前回は、パソコンからリモートログインしていたSSH接続が切れてしまい、「折角かなり走っていた」筈のラズパイ上のプロセスが死んでしまい、結果（EPOCH１の学習時間の測定でしかないのですが）に行きつきませんでした。そこで、screenコマンドでパソコン側が落ちてもラズパイ側でプロセスが維持できるようにし、再度、実行を仕掛けたのでありました。今日みれば、ようやく結果が出てました。それがこちら。 “AIの片隅で(5)ラズパイでChainer、続” の続きを読む
「ラズパイでAI」の本を3冊ほど読んだので、早速、実践あるのみかと。ま、「読んだ」といっても、つらつら「眺めた」程度であります。ホントのところ、自分で計算（実際に働くのはマシンですが）してみないと記憶にも残りませぬ。実を言えば、手元には Raspberry Pi 3 Model B+ も届いているのです。しかし、長年使った（埃を被っていた時間も長い）
Raspberry Pi 1 Model B+
でどこまでやれるのか（どの辺を超えると酷いことになるのか）調べておきたいと思いました。低価格、小スペースで人気の Raspberry Pi zero と同じCPUでもあるし。。。無理やりは承知で、まずは非力なArm11機で、どこまで行けるかやってみました。
最近は、何かのフレームワークでちょっと「AIしてみよう」などと思い立つと「学習済」の係数データなどが一発でロードでき、ものの数分でサンプルプログラムが動いたりします。それで「ちゃんと認識した」などと喜ぶわけです。しかし、そのサンプルの陰には、学習にコンピュータがついやした時間があり、それどころか、学習用のテストセットを作るために「人間」が費やした膨大な時間もあったりします。私も実は小さな学習用のデータセットを作ったことがあるのです。ま、いろいろ小さなプログラムを作ったりして合理化はしましたが、基本は自分の目でみて画像を分類なので、とても面倒くさい、というよりやっていると「飽きる」作業でした。世間にはダウンロード可能な既存データセットもない分けではないですが、大抵は何かコンテストの題材だったりします。自分固有の目的にあったデータセットなど落ちている分けがありません。この手の作成需要があるんじゃないか、と思っていたところ、団員４号から連絡がありました。
テレビでやってるよ、TBSがっちりマンデー!!
ローカルニュースでもあまり大きな話題になっていなかったのですが、香港がベースのセンスタイムと言うＡＩのスタートアップ企業が、茨城県常総市（常総市の中でも石下とよばれる地区です）に自動運転のテストコースをオープンしていました。この素早さ、日本企業では考えられないかもしれません。
巨大なマシン、膨大な電力、そして頭の良い人々が関わっている「花形」AIもあれば、世の片隅で、AI入れろ！と誰かにせっつかれて無理やりなんとかしているちょっと残念なAIもあるかと思います。そんなと言っては失礼ですが、とにもかくにもAI入るとなれば、いままでそのアプリには不要だったクラスのプロセッサが売れるかなとか、メモリも増やさないとね、センサもいるよ、とかデバイスビジネスの何かに繋がりそうな期待が盛り上がります。が、部品屋風情などの淡い期待に比べたら、AI使って何か「おもろい仕組み（儲かるやつ）」を盛り込んだ方こそ一番でしょう。現状は、ともかくAIと言っておかないと乗り遅れる、という感じでしょうか。しかし、数日前、ちょっと気になる記事がありました。 “AIの片隅で（１）PanasonicとAI” の続きを読む