デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
「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