Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Machine Learning

AWS Panorama Appliance: コンピュータービジョンアプリケーションをエッジへ

2020 年 12 月 1 日 AWS re:Invent で、AWS Panorama Appliance のプレビューを行いました。また、AWS Panorama SDK が近日公開される予定であることも発表いたしました。これにより、組織はコンピュータビジョンをオンプレミスのカメラに取り込み、高精度で低レイテンシーな自動予測を行うことができます。 過去数十年にわたり、コンピュータビジョンは、学者によって議論されるトピックから、世界中の企業で使用されるツールへと変化してきました。この成長を実現するうえで、クラウドが重要であり、これまで不可能だったサービスやインフラストラクチャ機能が急増しています。 お客様は、製造ライン上の部品の検査、危険な場所での作業員のヘルメットの着用の確認、小売店での顧客トラフィックの分析など、物理的なシステムに関するさまざまな課題に直面しています。お客様は、多くの場合、問題やインシデントが発生した後に、ライブビデオフィードを手動で監視したり、録画した映像を確認したりして、これらの問題を解決しています。こうしたソリューションは、手作業でエラーが発生しやすく、拡張が困難です。 コンピュータビジョンは、クラウドで実行されているモデルを使用して、こうした検査タスクを実行するためにますます使用されています。それでも、レイテンシーの要件や断続的な接続により、クラウドへのラウンドトリップを実現できないため、クラウドのみに依存することが最適ではない場合があります。 本日の発表内容 これからは、Amazon SageMaker を使用してコンピュータービジョンモデルを開発し、それを Panorama Appliance にデプロイして、複数のネットワークと IP カメラからのビデオフィードでそのモデルを実行させることができるようになります。Panorama Appliance と関連するコンソールがプレビュー中です。 近日公開予定の Panorama SDK は、サードパーティデバイス製造元が Panorama 対応デバイスを構築するために使用できるソフトウェア開発キット (SDK) です。Panorama SDK は柔軟性が高く、設置面積が小さく、ハードウェアベンダーがさまざまなフォームファクタやセンサで新しいデバイスを簡単に構築できます。したがって、工業用地、低照度シナリオ、屋外など、さまざまな業界や環境のユースケースを満たすことができます。 アプライアンスの開梱 このブログを書くことができるように、AWS re:Invent の数週間前に Jeff に Panorama Appliance が送られました。これは、Jeff のオフィスに設置されたデバイスの写真です。 Panorama Applianceをセットアップするには、コンソールに移動し、[Get Started] をクリックします。 コンソールには、Panorama Appliance […]

Read More

【開催報告&資料公開】AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー

こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社の大渕です。2020年9月2日にオンラインで開催された「AWSの機械学習を使った画像データの業務活用セミナー」では、AWS Japan による3つのセッションと、AWS の機械学習サービスを使って宿泊施設向け入退室管理システムを構築されたお客様のセッションが行われました。  

Read More

Amazon の機械学習とデータレイクでエネルギー使用量を予測する

あらゆる種類や規模の公益事業やエネルギー供給会社の幹部は、エネルギー使用量を予測するというニーズを複数抱えています。たとえば最高顧客責任者として、あなたのチームは家庭レベルのエネルギー使用量を予測して、そのご家庭に高額請求の可能性があると警告を送ったり、前払いや月末のエネルギー料金を予測したりすることができます。エネルギー効率化および商業エネルギープログラムの責任者として、あなたのチームはさまざまなエネルギー効率化施策を適用した際にどれくらいエネルギー消費を抑えられるのかを予測したり、最適な施策をおすすめしたりすることができます。

Read More

DeepRacer League のもう一つのトリプルでは、さらなる世界記録を更新し、初の女性優勝者が誕生しました!

AWS DeepRacer League は、誰もが参加可能な、自動運転車による世界初の国際的レーシングリーグです。あらゆるスキルレベルの開発者達が、国際的に 22 回開催される AWS イベントで直接、あるいは AWS の DeepRacer コンソールを通じオンラインでの競技参加が可能です。彼らは 2019 年のチャンピオンカップをかけたレースが開催される re:Invent 2019 への旅費無料の招待を賭けて競い合います。 先週、AWS DeepRacer League が世界中の 3 つの都市 (米国ワシントン DC、台湾台北、日本東京) を訪れました。各レースでは何日にもわたり、開発者が優勝ラップタイムを記録できるように多数の機会を提供しました。 初の女性優勝者と世界記録 東京レースは今回も最大規模で行われました。都市のすぐ離れにある幕張メッセで 2 万人を超える AWS のお客様が AWS サミットに参加し、学習、実践ラボ、およびネットワーキングを 3 日間行いました。開発者がサミットを通して競うための 2 つの DeepRacer トラック、仮想レーシングポッド、および DeepRacer モデルを構築する方法を学ぶための複数のワークショップが開かれました。 モデルを構築し、AWS DeepRacer リーグの詳細を学ぶための仮想レーシングポッド。 何百人もの開発者が各自のモデルをトラックでテストしましたが、誰も初の女性優勝者である sola@DNP の世界最高記録 7.44 秒を勝ち抜くことはできませんでした。実際の車のサイズにスケールアップした場合、DeepRacero は約 100 mph に相当します。 sola@DNP […]

Read More

【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –」を開催いたしました。 AWSジャパン主催でデジタル広告業界の方向けのイベントを開催するのは2年ぶりでしたが、定員60人のところ55名の方にお集まりいただき、盛況となりました。             このイベントは「Digital Advertising、AdTech 領域における Machine Learningの実践知」を「互いに学び合う」ことができる場を作ることを目標としていたため、AWSメンバーによるプレゼンテーションだけではなく、お客様プレゼンテーションを中心としたAGENDAを構成しました。機会学習という領域における、テクノロジー視点でのお取組み、組織育成視点でのお取組み、それぞれの視点で最先端な活動をなさる方々よりご登壇を頂きました。 まずは主催者の唐木/八木よりオープニングセッションを行いました。 唐木より全体の説明を行い、八木より「Machine Learning for Digital Advertising」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 Machine Learning for Digital Advertising 次に、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトの志村より「AWS ML Services Update」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 AWS ML Update ここから、お客様セッションに移りました。 まずは、SIGNATE inc. 代表取締役社長 CEO/CDO 齊藤 秀 様より「国内外AIコンペティションからみるAI技術者のキャリアパスの潮流およびAIコンペサイトSIGNATEにおけるAWS活用事例」というタイトルでプレゼンテーションを行って頂きました。 […]

Read More