Amazon Web Services ブログ

Localization Team

Author: Localization Team

Whooshkaa と Amazon Polly: 視覚と聴覚を組み合わせてパブリッシングの世界を広げる

これは、Robert Loewenthal 氏 (Whooshkaa 社 CEO 兼創立者) のゲストブログ投稿です。 Whooshkaa は、オーストラリアを本拠地とするクリエイティブなオーディオオンデマンドのポッドキャストプラットフォームであり、パブリッシャーや広告主によるオーディエンス到達範囲の拡大を支援しています。当社は、常に新しい製品と手法を試しており、これらを組み合わせてお客様のための新しいソリューションを生み出しています。 Amazon Polly のテキスト読み上げ (TTS) 機能が好例です。当社のお客様の中には、すでに Amazon Polly を使用して既存の配信方法を拡張している大手のパブリッシャー、スポーツ団体、オーストラリア最大の通信会社があります。 これらの従来の情報プロバイダーは、今日の購読者が目だけでなく、耳を通した情報の取得に関心がある点に注目しています。Whooshkaa では、Amazon Polly TTS を使用することで、情報プロバイダーが 48 種類の音声と 24 言語で購読者に情報を提供できます。 今年初めに、オーストラリアを代表する全国紙 The Australian に Amazon Polly が導入されました。購読者は、運転やエクササイズなどで手や目を放せないときに Amazon Polly が読み上げる新聞の記事、レシピ、スポーツの試合結果などを聴くことができます。 Whooshkaa では、Amazon Polly を使用することで、特定のパートナーは選択した任意の新聞記事を数秒以内にポッドキャストエピソードに変換できます。当社が提供するツールでは、複数の記事をマージし、音声をカスタマイズしてアクセント、ピッチ、速度、音量を変更することもできます Whooshkaa の配信ネットワークは多様であり、ユーザーは様々な手段から選んでコンテンツを再生できます。代表的な手段はお気に入りのポッドキャストアプリを使うことです。Whooshkaa は Facebook と独自の提携をしているため、ポッドキャストエピソードをネイティブのオーディオプレイヤーで再生できます。当社のカスタマイズ可能なウェブプレイヤーは Twitter でもサポートされています。ただし、任意のウェブサイトに埋め込むことができます。 このテクノロジーが充実すれば、世界の地域と言語を問わず、パブリッシャーは新聞記事を自由に提供できるようになります。新聞記事は、読者の設定とニーズに応じてカスタマイズすることもできます。 当社はまた、オーストラリア最大の通信会社 Telstra およびナショナルラグビーリーグと提携し、接続されたスマートスピーカーを通じてユーザーのお気に入りのチームの試合結果をライブ配信しています。ユーザーがデバイスに尋ねるだけで、最新の結果が即座に読み上げられます。 当社の開発者 Christian Carlsson […]

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AWS と Caltech が新しい研究協力パートナーシップを通じて AI および Machine Learning を促進

自律ロボット工学から最先端のコンピュータビジョンに至るまで、カリフォルニア工科大学 (Caltech) と Amazon とには多くの共通点があります。人口知能 (AI) と Machine Learning (ML) を推し進めることは、産業を破壊するだけでなく、科学研究のあり方自体を根底から変えるという認識などもそうです。これらのテクノロジーは、工業オートメーション、ロボット工学、がん研究、神経科学などの分野を変革する可能性があります。別の重力子の発見をもたらす可能性すらあります。 本日、両組織間での研究パートナーシップが発表され、AI、データサイエンス、および Machine Learning の研究が促進されることになりました。 このパートナーシップ (2 年更新契約) の一環として、Amazon は、大学院の研究奨学金という形での財政支援と、AWS クラウドのクレジットという形でのコンピューティングリソースを提供し、これらの分野での Caltech の教授陣と学生の研究を助成します。研究チームは、AWS クラウド (最新鋭の Nvidia GPU インスタンスを含む) を通じ、Apache MXNet などのオープンソースプロジェクト使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、人工知能の基本的限界を押し上げることに協力します。パートナーシップは、Caltech の計算数理科学 (CMS) 学部と電気工学 (EE) 学部の研究者、および Caltech 全体の AI/ML 応用研究に携わっている研究者を対象とします。後者には、新たに発足した Center for Autonomous Systems Technology (CAST)、最近発表された Chen Institute for Neuroscience、世界的に著名な Jet Propulsion Lab (JPL) などとのコラボレーションも含まれます。Caltech […]

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AWS DeepLens プロジェクトの出力をラップトップでカスタマイズして表示する

AWS DeepLens は、ディープラーニング対応の開発者ツールキットを搭載したビデオカメラです。コンピュータビジョンのハンズオンチュートリアル、事前構築されたモデルを使用して Machine Learning スキルを開発し、拡張することができます。事前構築されたモデルの例としては、TV モニター、人物、ボトルなど室内の様々な物体を認識および検出するための物体検出、さらに歯磨きをする、口紅を塗る、ドラムを打つ、バイオリンを弾く、バスケットボールをするなどの様々な動作を認識するための動作認識が挙げられます。 AWS DeepLens では、デバイスのカメラからのストリームと、IoT コンソールおよびローカルデバイスからのモデルの出力を表示できます。各方法の詳細については、関連ドキュメントを参照してください。このブログでは、AWS DeepLens からのプロジェクト出力をカスタマイズして HTML ページに表示する方法について説明します。 以下のサービスを使用します。 Amazon Cognito: IoT WebSockets を介して HTML ページから AWS DeepLens MQTT メッセージにアクセスできるようにします。 AWS IoT: データのサブスクリプションと発行を処理します。 Amazon S3: 出力表示用の HTML ファイルを保存します。 AWS CLI または AWS マネジメントコンソールを使用して AWS DeepLens のプロジェクト出力をカスタマイズできます。CLI およびコンソールの使用手順について以下に詳しく説明します。 前提条件 手順に従って AWS DeepLens をカスタマイズする前に、以下の準備が必要です。 AWS DeepLens デバイスを所有する デバイスを登録する プロジェクトを作成してデバイスにデプロイする 詳細については、関連ドキュメントを参照してください。AWS […]

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AWS DeepLens を拡張し AWS Lambda で SMS 通知を送信

AWS DeepLens は、ディープラーニング対応の開発者ツールキットを搭載したビデオカメラです。コンピュータビジョンのハンズオンチュートリアル、事前構築されたモデルを使用して Machine Learning スキルを開発し、拡張することができます。 このブログでは、AWS IoT ルールエンジンと Lambda 関数を使用し、クラウド機能で DeepLens のローカルな機能を拡張する方法について説明します。このシンプルな機能は、たとえば DeepLens デバイスでホットドッグを見た後に、あなたの電話番号に SMS 通知を送信することができます。Amazon Elasticsearch Service (タイムラインやフレームで検出されたすべてのオブジェクトや顔を対象にするダッシュボードや検索インターフェイスの構築)、Amazon Kinesis Analytics (店の前を通り過ぎる人数の異常検出モデルの構築)、Amazon Rekognition (有名人の認識や顔検出の API を使用して近辺にいる VIP を識別) や、その他の AWS クラウドサービスでこの機能を拡張するために上級ユーザーが今後この機能を利用していくだろうと我々は予測しています。 次の図はカメラの前のオブジェクトからポケットの中にあるモバイルデバイスまでに渡るシステム内のデータフローを示しています。 Lambda 関数の作成 まず、クラウドで実行が可能で DeepLens デバイスからのホットドッグの確率が高い (>0.5) メッセージをフィルターできる AWS Lambda 関数を作成します。このプロセス中に、AWS Greengrass を使用するデバイスでデプロイした Lambda 関数からメッセージを取得できるように、AWS IoT ルールエンジンでルールを作成します。 AWS Lambda コンソールで [Create Function] にアクセスします。 […]

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AWS サーバーレスアプリケーションのリポジトリの準備を整えてください

サーバーレスアプリケーションは、私が想像していたよりも早く主流になりました。毎日毎秒、数えきれないほどの AWS Lambda 関数が必要に応じて誕生し、重要なビジネス機能を処理して完了しています。ユーザーの皆様からは、このモデルの柔軟性、スケーラビリティ、コスト効率に優れた点において良い評価を頂いています。 当社は、AWS のすべてのお客様がサーバーレスな未来に向かって前進していただきたいと考えています。Lambda の発表後、当社はサーバーレスアプリケーションモデル (SAM) に従って、サーバーレスアプリケーションを AWS にデプロイおよび管理するプロセスをさらに簡略化しました。また、ウェブアプリ、モバイルバックエンド、イメージ認識と処理、リアルタイムのファイル処理、IoT、MapReduce、リアルタイムのストリーム処理、およびチャットボットのイメージモデレーション用に、サーバーレスリファレンスアーキテクチャも公開しました。 今日は、次の一歩についてお話したいと思います。当社は、AWS のお客様によるサーバーレスアプリの発見とデプロイを可能な限り簡単にしたいと考えています。また、Lambda、SAM、サーバーレスアプリのオープンソースコミュニティを強化し、誰もが共有、参加して利点を得られる余地を作りたいと考えています。 AWS サーバーレスアプリケーションのレポジトリ 近日中に公開予定である AWS サーバーレスアプリケーションのレポジトリを少しだけご紹介します。サーバーレスアプリのプロデューサーとコンシューマー向けに設計されたこの AWS コンソールコンポーネントは、公開、検出、およびデプロイをサポートします。 プロデューサー (開発者、ISV、SaaS プロバイダ、AWS パートナー) は、レポジトリへの公開を簡単に行うことができます。アプリは SAM 形式である必要があり、SPDX ライセンス ID が付属し、グローバルな共有 (すべての AWS のお客様) またはプライベートな共有 (個人とチーム用のアクセスコントロール) のオプションがあります。ソースコードとその他のアプリケーションコンポーネントは、GitHub またはその他のソースコードレポジトリに保存し、参照により含めることができます。この場合も共有のコントロールが可能です。 お客様からの提出をお待ちしております。これは、他社 (Datadog、Here、Splunk、SignalFx) が作成中のレポジトリに加わります。 発行者向け 既に SAM を使用してサーバーレスアプリを構築している場合、提出の受け付け準備が間もなく整います。簡単に復習すると、SAM では、API アクションによってトリガーされ、S3 にアップロードされる Amazon API Gateway API、Amazon DynamoDB テーブル、および AWS Lambda […]

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AWS Machine Learning コンピテンシーパートナーをご紹介

クラウドに駆られたイノベーションの中でも、特に人工知能 (AI) と Machine Learning (ML) はおそらく最もエキサイティングなものでしょう。たとえば IDC は、2020 年までに AI システムの市場価値が 460 億 USD になるだろうと予測しています。これは 2017 年の 125 億ドル (USD) からの上昇、そして複合年間成長率 (CAGR) は 54.4% の成長となります。さらに、AngelList によると AI に焦点を絞っているスタートアップ企業は 3000 社を超えているといいます。 ユーザーを詐欺から守ったり、簡単にエンターテイメントを見つけられるようにしたり、カスタマーエクスペリエンスの改善、産業機器が必要とするメンテナンスの時期を予測するなど、AI/ML は想像できる限りのあらゆるユースケースで応用されています。何よりも重要なのは、コンピュータビジョンアルゴリズムが放射線による診断を自動化したり、より正確に患者の健康状態を予測するために臨床上のデータを使用、そして精密医療が各患者の治療を個人別に調整するなど、医療業界においてこうした技術が応用されていることです。ML が次の救命薬を発見する可能性さえあるのです。 AI の成長予測は大胆ではありますが、研究といった枠を超えて実際のビジネス価値を生み出す方向に動いていることに懐疑的な声もあります。とは言っても、数多くのユーザーが AWS に加え、すでに AI/ML を大規模に適用し、あらゆる部分で様々な問題を解決しています。

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Amazon EMR での Apache MXNet および Apache Spark を使用した分散推論

このブログでは、Amazon EMR で Apache MXNet (incubating) および Apache Spark を使用して大規模なデータセットで分散オフライン推論を実行する方法を説明します。オフライン推論がどのように役立つのか、課題となる理由、および、Amazon EMR で MXNet と Spark を活用して課題を解決する方法を説明します。 大規模データセットでの分散推論 – ニーズと課題 ディープラーニングモデルのトレーニングの後、新しいデータ上で推論を実行して活用します。推論は、不正検出など、その場でのフィードバックが必要なタスクでリアルタイムに実行できます。これは通常オンライン推論と呼ばれています。または、事前計算が役立つ場合は、推論をオフラインで実行できます。オフライン推論のよくあるユースケースは、ユーザーの製品スコアのソートやランク付けを必要とする推奨システムなど、レイテンシー要件が低いサービスです。これらのケースでは、推奨はオフライン推論を使用して事前計算されます。結果は低レイテンシーストレージに保存され、必要に応じて、推奨がストレージから引き出されます。オフライン推論の別のユースケースは、最新モデルから生成された予測による履歴データのバックフィリングです。仮の例として、新聞でこの設定を使用して、人物識別モデルから予測された人物の名前でアーカイブされた写真をバックフィルできます。また、分散推論を使用して、歴史的なデータで新しいモデルをテストし、本番稼働用にデプロイする前により良い結果を生み出すかどうかを確認できます。 通常、分散推論は数百万以上のレコードがあるような大規模なデータセットで実行されます。妥当な時間内にそのような巨大なデータセットを処理するには、ディープラーニングの機能をセットアップされたマシンクラスターが必要です。分散クラスターでは、データ分割、バッチ処理、タスクの並列化を使用した高いスループット処理ができます。ただし、ディープラーニングデータ処理クラスターをセットアップするには課題もあります。 クラスターのセットアップと管理: ノードのセットアップとモニタリング、高い可用性の維持、ソフトウェアパッケージのデプロイと設定など。 リソースとジョブの管理: ジョブのスケジューリングと追跡、データ分割とジョブの障害への対処。 ディープラーニングのセットアップ: ディープラーニングタスクのデプロイ、設定、および実行。 次に、このブログの投稿では、Amazon EMR で MXNet および Spark を使用してこれらの課題に対処する方法を示します。

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Amazon Polly を使用して音声電話で AWS アカウントのセキュリティイベントに関するアラートを受信

AWS アカウントのセキュリティは極めて重要です。AWS アカウントのセキュリティに関するイベントの最新情報を把握しておくことが大切です。メールや SMS など、様々な方法で通知を受け取ることができますが、今回のブログでは Amazon Polly といった Amazon AI サービスや、Twilio のようなクラウドベースによるコミュニケーションプラットフォームを使用して音声アラートを受信する方法をご紹介します。 Amazon Polly はテキストを肉声のように読み上げるサービスで、スピーチが可能なアプリケーションの作成を可能にします。これは音声対応製品の全く新しいカテゴリです。Polly はディープラーニング技術を使用して、肉声のような音声を合成します。様々な言語を色々な音声で提供します。 移動が多いエンタープライズ IT セキュリティの社員にとって、AWS アカウントのセキュリティイベントのアラートを音声電話で聞くことができるのは実に便利です。セキュリティイベントは、その重要度や優先度を元にカスタムで定義できます。重要度や優先度のレベルが高いセキュリティイベントに関するアラートを、電話を介してシステムに送ることができます。 音声電話によるアラートを利用する上で、私は音声、ビデオ、メッセージングといった API 機能を提供する Twilio を使用しています。Twilio のプラットフォームを使用し、AWS アカウントでセキュリティイベントが発生した時に音声電話を掛ける API 呼び出しを発行するようにプログラムすることができます。Amazon Polly はテキストのアラートを音声メッセージに変換して電話で再生することができます。 ソリューションの概要 このソリューションは次のアーキテクチャ図で示した 2 つのシステムから構成されています。 イベント検出と通知システム テキストを音声に変換するシステム イベント検出と通知システムは、テキストから音声に変換するシステムから分離されます。他のユーザーが定義したイベント検出において後者が一般的なためです。このブログでは、テキストから音声に変換するシステムを取り上げ、過去のブログで紹介したイベント検出と通知システムをソリューションの例として使用します。

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AWS Machine Learning Research Awards の発表

AWS Machine Learning Research Awards の発表です。この新しいプログラムでは、Machine Learning (ML) の斬新な研究に取り組む大学の学部、教授、博士課程の学生、および博士号取得後の研究者に資金援助を行います。このプログラムに基づいて、現在、カーネギーメロン大学、カリフォルニア工科大学 (Caltech)、ハーバードメディカルスクール、ワシントン大学、およびカリフォルニア大学バークレー校との提携を進めています。 AWS クラウドのスケールおよびパフォーマンスを、Apache MXNet、Tensorflow、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Pytorch などの強力なフレームワークと組み合わせると、Machine Learning の研究が躍進する空前の機会となります。このプログラムの目標は、多種多様な Machine Learning アプリケーションおよびフォーカスエリアにわたって、研究者による革新的なアルゴリズム、文献出版、ソースコードの開発を促進することにあります。受賞者は、資金提供を受けるだけでなく、Amazon のサイエンティストやエンジニアからコンピューティングリソース、トレーニング、メンターシップを受け、さらにシアトルの AWS 本部で開催されるリサーチセミナーに参加する機会が与えられます。 AWS Machine Learning Research Awards プログラムの特徴 このプログラムで研究者が得られる利点は以下のとおりです。 資金提供 – 学部およびプロジェクトレベルで配布され、学術機関に対するワンタイムの無制限のギフトとして設定されます。 AWS クレジット – 賞には AWS クレジットが含まれ、このクレジットを EC2 P3 インスタンスタイプや Deep Learning AMI などの任意のサービスに使用できます。 トレーニング – AWS で Machine Learning を実行する方法のチュートリアルや、Amazon […]

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re:Invent での AWS クラウドの舞台裏

AWS re:Invent にご来場の際は、全体の設定と運営がご期待にそうものであるか一度ご確認ください。 運営スタッフは、開催地の選択から、セッションの計画、発表者の選択、メニューの準備、配色の選択、すべての標識の作成や印刷などに至るまで、何万人という AWS のお客様のために最適な学習環境を創り出すよう努めています。 ただし、通常、お客様の目に触れるのは全体の一部にすぎません。このインフラストラクチャ全体を円滑に機能させるために、外からは見えませんが、舞台裏ではスタッフ、プロセス、プラン、システムが一体となって支えています。 今回は、re:Invent インフラストラクチャにとって極めて重要でありながら、実際は舞台裏となっている部分についてご紹介します。携帯、タブレット、カメラ、ラップトップなどのデバイスに適切な Wi-Fi 機能を提供するだけでなく、基調講演のライブストリーミングから WorkSpaces を使用したハンズオンラボに至るまで、多数のイベントを相互に連携させ、インターネットに接続する必要があります。ラスベガス・ストリップの分散したホテルで開催されるイベントでは、信頼性の高い、低レイテンシーの接続が不可欠です。 CenturyLink / Level3 の尽力に感謝 このような運営を実現するために、長年にわたり、Level3 の素晴らしいスタッフの協力を得ています。最近 Level3 は CenturyLink に吸収され、re:Invent のオフィシャルネットワークスポンサーとして、re:Invent 会場全体をつなげるネットワーク光ファイバー、回路、サービスを担当しています。 彼らは、re:Invent のためにストリップの地下に 2 マイルに及ぶダークファイバーを敷設し、2 つの離れた AWS リージョンの複数のアベイラビリティーゾーンにルーティングさせています。Sands Expo Center には冗長な 10 ギガビット接続が装備され、その他の開催地 (Aria、MGM、Mirage、および Wynn) はそれぞれ 2〜10 ギガビットにプロビジョニングされているため、ストリップの半分以上が Direct Connect に対応しています。ある施設の IT マネージャーによると、これはラスベガスでこれまでに設定された一時ハイブリッドネットワークとして最大級とのことです。 Wi-Fi については、showNets が同じネットワークに接続され、お客様のデバイスは Direct Connect アクセスポイントと直接通信します (素晴らしい手配です)。 全体の構成の概略図は次のとおりです。 […]

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