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mathworks0618専門家

Richard Rovner、マーケティング担当バイスプレジデント Mathworks社、 米国マサチューセッツ州

人工知能(AI)のような新しい技術で、私たちの社会だけでなく、業界も根本的な変化に直面しています。 エンジニアリングチームからシニアマネジメントまでの企業は、設計プロセスや開発プロセスにAIを実装する必要性を認識していますが、AIテクノロジの具体的な実装は嫌です。

主な理由は、多くの人がこの技術を効率的かつ有益に使用する方法を正確に知らないことです。 ただし、これは、企業がAIを使用するかどうかを自問すべき多くの質問の1つにすぎません

Alexaと自動運転を超えて

mathworks10618Facebookでの顔認識、機械翻訳、自動運転-人工知能はすでに多くの分野で使用されており、機械がますます重要なタスクを担うことができる未来を垣間見ることができます。

しかし、人工知能は中規模企業のエンジニアにとって、または研究所の科学者にとって何を意味するのでしょうか? 可能性は多面的です。たとえば、AIを使用すると、新しい食品管理方法を適用したり、岩石の地質を分析してトンネルをより速く、より効率的に、より安価にできます。 研究および産業のほぼすべての分野で、AIテクノロジーを使用してプロセスをより効率的にしたり、タスクをマスターする新しい方法を見つけたりすることができます。

人工知能が効率的になる方法

今日の人工知能と言えば、ほとんどの場合、機械はインテリジェントな人間の行動を模倣できることを意味します。これは、50年のAIという用語の導入以来存在していた定義です。 しかし、本当に効率的に使用するために、マシンは人間のパフォーマンスに匹敵するか、それを上回ることができる場合にのみ興味深いものになります。 これは、人間が繰り返しタスクを実行したり、コンピューターでより速く、より安全に、またはより正確に物事を実行したりする方法です。

このためには、特定のタスクのためにマシンをトレーニングする必要があります。 従来、これはデータを処理してから必要な出力を提供するプログラムを作成することを意味していました。 広く使用されているAI技術である機械学習の適用は、機械がすべての重要なデータを取得し、必要な出力を提供することにより、このアプローチを逆にします。 その後、コンピューターは適切なプログラムを書き込みます。 場合によっては、入力とマシンのみが対応するモデルを作成します。

データ、収益、機械学習モデル-何かが足りない

しかし、ほとんどの場合、データ、望ましい結果、および機械学習モデルを作成する機能は、アプリケーションのごく一部を構成します。 たとえば、欠落しているのは、事前にデータを収集および処理するプロセス全体と、組み込みシステムでの実装です。

これは、車線支援システムの例で明らかになります。機械学習モデルは、道路上の車線を認識し、車両が車線を維持することを保証できます。 ただし、最初に、さまざまなセンサーやカメラからのデータを取得して同期する必要があります。 さらに、システムは、速度と車両が曲がるかどうかに関する情報を必要とします。 これらのデータを分析し、前処理する必要があります-たとえば、ひどく露出した画像や大雪による画像の乱れを修正するためです。

レーン検出アルゴリズムをシミュレーションに統合して、適切に機能しているかどうかをテストする必要があります。 次に、組み込みプロセッサにインストールされ、車両でリアルタイムに実行されます。

完全に成熟した設計プロセスの一部としてのAI

これらのタスクはすべて、エンジニアと研究者のワークスペースであり、それがなければAIモデルは機能しません。 これは、人工知能が多くの作業の1つのステップにすぎず、その最後にインテリジェントマシンがあることを意味します。 実際、これはモデル開発の一部にすぎません。 さらに、従来のアルゴリズム開発またはモデリングとシミュレーションを使用すると便利な場合があります。

ワークフロー全体を見ると、センサー、ドキュメント、またはデータベースからデータを取得し、それらを分析、分析、処理する機能など、実行する必要があるいくつかの重要な手順があります。 モデリングに続いて、展開はデスクトップアプリ、データセンターとクラウド、または組み込みシステムで行われます。

結局、AIは、別の方法で課題を解決したり、新しい課題に直面したりするために使用できるツールの1つにすぎません。 エンジニアや研究者がAIに簡単にアクセスでき、この分野での経験がなくても、AIを使い慣れたワークフローで使用できることを示したいと思います。

Matlab Expoの基調講演からの抜粋


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