クラウドロボティクスとエッジコンピューティング

1. 2017/1/21
クーガー株式会社
石井 敦
atsushi@couger.co.jp
鎌ヶ迫 正俊
masatoshi@couger.co.jp
クラウドロボティクスと
エッジコンピューティング

2. CEO 石井 敦 CTO 高橋 光
クーガー株式会社
楽天・インフォシーク・ライコ
スにて、デイリー億単位のアク
セスを誇る、
大規模検索エンジン及び大規模
システムを開発していたメン
バーが創業。
スマホオンラインゲーム
「マジモン」の開発。日本で
のトップセールスを獲得
PlayStation、スマートフォン
など、Sonyの5億デバイスを想
定した次世代アーキテクチャー
設計。
http://couger.co.jp
技術開発実績
ゲーム「ファイナルファンタジー」
シリーズ開発への参画
AI・ビッグデータによるリア
ルタイムパーソナライズシス
テム実現の設計コンサルティ
ング。

3. 米Amazon社が、人間の代わりに働けるロボット開発のコンテスト
「Amazon Picking Challenge 2015」を開催。
Amazon Picking Challenge 2015 にて世界6位を獲得し
た中部大学・中京大学・三菱電機からなるチームへの技術
支援。
同時に「NEDOプロジェクト 次世代人工知能フレームワー
ク研究開発」の開発メンバーに選定。
現在、ロボット向け大規模クラウドシステムを開発中。
AI・クラウドロボティクス開発

4. ゲームと理解 人間と理解
動画を理解するAIエンジン開発
AI学習シミュレーター開発
LIDAR
3D空間によるAI学習用シミュレーター。ホンダのAI学習に導入。
シーン全体の判断、物体検出による特定物体の判断、連続性の判断を行い、
動画の内容を人間のように理解。不適切動画検出、動画検索エンジンでの実験中。

5. サービスロボット・パーソナルロボットとの共存世界
出典： http://www.zdnet.com/pictures/at-your-service-8-personal-assistant-robots-coming-home-soon/

6. • その人は誰か？何人いるか？
• 性別は？人種は？感情は？
• 何をしようとしているのか？
• 今の状況で何をすべきか？
ロボットは人について理解しなくてはならない
一方で、ロボットには常にやるべきタスクが無数
にあり、かつハードウェアの性能は限定される

7. クラウドサイド：
・知識の共有
・高度な処理
クラウドロボティクスとエッジコンピューティング
エッジサイド（デバイス）：
・迅速な処理
・定型処理

8. デバイスとクラウドでAI処理を分散しながら、
年齢、性別、人種、表情、器官点
を同時かつリアルタイムに解析
AIによるクラウド分散型映像認識エンジン開発
にて共同開発中x

9. http://mprg.jp/
Machine Perception and Robotics Group
(MPRG)は，中部大学工学部のロボット理工
学科・藤吉弘亘研究室と情報工学科・山下隆
義研究室からなる”機械知覚とロボティクス”
に関する研究グループです。
山下隆義 先生藤吉弘亘 先生
中部大学・MPRG ご紹介
出展：http://mprg.jp/about

10. ロボット（デバイス） クラウド
AIによるクラウド分散型映像認識エンジン 動作概要
1. カメラから映像取得
2. 通信状況・CPU使用量・メモリ使用量などの計測
3. 分割レイヤーの決定
4. DCNN上位レイヤーの処理（ロボット）
5. 特徴マップをクラウドに送信
6. DCNN下位レイヤーの処理（クラウド）
7. 映像解析結果をロボットに返す

11. 出典： https://software.intel.com/en-us/iot/hardware/joule/dev-kit
Intelの最新IoTデバイス「Joule」での動作を実現
iPhone6に比べて
この程度のサイズ
「Joule」
来たるべきIoT社会を見据え
た組み込みデバイス。
ロボット、ウェアラブル、
VR機器などへの活用が予想
される。

12. Intel Joule ↔︎ クラウドサーバー
による実機処理 デモ動画
（次のスライドから開始）