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2019年2月4日2019年2月4日
機械学習の次は何ですか？
昔は、機械はパターン認識が悪かったことで有名でした。実際には、あらかじめプログラムされた一連の指示に従うしかありませんでした。機械学習の台頭により、実際にデータを解釈し、それを使用して自分自身を改善できるシステムとデバイスが生まれました。
機械学習はすでに私たちの生活のほぼすべての側面に触れており、それらをより良く変えています。パターンを検出するのと同様に、マシンははるかに優れています。このパターン検出は、音声認識から株式市場の予測まで、非常に幅広い方法で役立ちます。
それでは、2019年にこの分野に何を期待できますか？
デジタルを物理的にする
機械学習と小規模コンピューティングの両方に多額の投資を行った企業は、MLの未来への道を切り開いています。アームはこの取り組みの最前線にいます。その技術は、最初に対応した医療から自撮り写真を撮るまで、すべてを改善しています。
コルティを考える
Cortiは、Google Homeのサイズに特化した小さなデバイスです。ただし、リビングルームでこれらのいずれかをすぐに見つけることはありません。
このツールは現在、世界中の緊急対応センターに展開されています。医療緊急通報に耳を傾け、オペレーターが最善のアドバイスを提供できるようにします。
それが最も重要な目的ですか？ライン上の人間の前に心停止の事件を識別するため。
心臓発作は何よりも多くの人を殺しますが、それでも私たちはテルルの兆候を拾うのが悪名高いです。この認識不足は、数分でも被害者の生存率に深刻な影響を与える可能性がある状況での介入を遅らせる可能性があります。実際、CPRが遅れる1分ごとに、生存の可能性は最大10％低下します。
このMLデバイスは、心停止をより迅速に特定する実証済みの実績があり、驚異的な精度は93パーセントで、人間のオペレーターの典型的な73パーセントをはるかに上回ります。その広範な使用は何千人もの命を救う可能性があります。
機械学習は、クラウド内のデータベースに接続されるのではなく、必ずデバイス上で処理されます。命にかかわる状況では、オペレータは、インターネットの問題に関係なく、一瞬一瞬の命を救うアドバイスを提供する必要があります。また、プライバシーの問題により、Webに接続されたMLデバイスは医療の状況では少し注意が必要です。
コルティは単なるワンポニーではありません。ボーカル分析などの手法を使用して、薬物の過剰摂取や脳卒中の診断を含むように焦点が拡大されています。
CortiはNvidia TX2：Arm v8（64ビット）デュアルコア+ Cortex-A57クアッドコア（64ビット）を搭載しています。
より身近な焦点
その機械学習の使用があなたの心臓のレースを少しやり過ぎた場合、ここにもっと社会的な口蓋クレンザーがあります。
2018年、Instagramはフォーカス機能の展開を開始しました。これにより、ユーザーは、顔を識別して背景をぼかした、プロフェッショナルに焦点を合わせたセルフィーとショットを作成できます。
心臓発作を完全に止めるわけではありませんが、この機能は直感的で馴染みのあるエクスペリエンスを提供し、機械学習に伴うハードウェアとソフトウェアの改善により可能になります。
Selfieモードを使用する場合も、標準の背面カメラを使用する場合も、Focusは画像セグメンテーションネットワークを使用して、背景をぼかしながら画像の被写体に自動的に焦点を合わせ、プロ並みのショットを作成します。ご想像のとおり、これは複雑な手法であり、迅速かつ効率的に実行するにはかなりの追加処理が必要であり、その結果、必要な最適化をサポートするハイエンドプラットフォームに選択的に展開されました。また、ArmおよびCompute Libraryチームとの強力なコラボレーションにより、これにはArm Mali GPUを備えた多くのデバイスも含まれます。
それでは、次は何ですか？
2019年、Armのような企業は、機械学習の能力を高めて、世界中のデバイスを強化します。農業における正確に目標を定めた害虫駆除から、自動運転車のより高度な機能まで、ほぼすべての業界で改善が期待できます。スマートデバイスは、音声認識などのタスクで向上し、変曲やトーンなどの検出能力が向上する可能性があります。
2019年にオンデバイスの機械学習がどこに向かっているのかを知りたい場合は、Armに注目してください。機械学習機能のホッケースティック傾向により、エキサイティングな1年になります。
