Amazon Web Services ブログ

Category: Life Sciences

[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る

このブログは、AWS ブログ「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」における物体検知モデルを作る手順を詳細に説明したものです。 画像に何が写っているのかや、特定の物体が写っているか、どこに写っているのかを知るために機械学習を使うことがよくあります。しかし、機械学習の知識や経験を得ることは簡単ではないため、自分で機械学習モデルを作ることを諦めている方もいらっしゃるかもしれません。 Amazon Rekognition は、機械学習に詳しくない方でも簡単に機械学習を使った画像分析をご利用いただくためのサービスです。Amazon Rekognition に画像を入力すると、画像に何が写っているのか、有名人の誰が写っているのか、写っている人がどんな表情なのかなどを知ることができます。これらの機能は、あらかじめ決められている対象を分析することができるものですが、お客様が独自に定義した被写体を抽出したり、画像のシーンを特定したい場合は、Amazon Rekognition Custom Labels をお使いいただくことができます。お客様によって用意された画像と各画像に紐づけられたラベル情報を使用して、Amazon Rekognition Custom Labels はお客様独自の機械学習モデル(物体検知モデル、もしくは、シーン分類モデル)を作成します。

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Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出

従来、人間は動物の動きを観察し、様々な目的のために利用してきました。例えば、生態学において動態観察は重要であり、いつその行動が起こるのか、どれぐらいの頻度か、個体差があるのかを観察しています。しかしながら、このような動態や動きを識別してモニタリングする事は難しく、長い時間を要する場合があります。そこで、このワークフローを自動化するために、大日本住友製薬株式会社のアジャイルチームのメンバーとAWSのソリューションアーキテクトで、 Amazon Rekognition Custom Labelsを利用したソリューションを開発しました。Amazon Rekognition Custom Labelsは、画像内の特定の動きのラベル付け、そのデータを元にしたトレーニング、検知したい動きのモデル作成を簡単に行う事ができます。 このブログでは、機械学習(ML)がどのようにしてこのワークフローの自動化に役立つのかを楽しく単純な方法で示すために、我々はAmazon Rekognition Custom Labelsを利用して動画に映る猫の特徴的な行動を検知するカスタムモデルを作成しました。我々はこのソリューションのアーキテクチャ、構築手順、ソースコードを公開する事で、上述の領域や生物学、それ以外の領域に寄与できればと考えています。

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ヘルスケア・ライフサイエンスチーム プロトタイピング: AWS Amplifyを利用したモバイルアプリ開発

ヘルスケア・ライフサイエンス ソリューション部では、お客様の課題に対してAWSの技術支援やアーキテクティングを実施しておりますが、支援の一つとしてプロトタイピングを提供しています。今回は、塩野義製薬株式会社(データサイエンス室、デジタルインテリジェンス部)、シオノギデジタルサイエンス株式会社と行った、モバイルアプリ開発のプロトタイピングを報告致します。プロトタイピングでのクイックな開発を実現するにあたり、共同でリアルタイムにコーディング可能な統合開発環境(IDE)であるAWS Cloud9と、フロントエンドの実装から、認証、AI、データ登録・参照、Amazon S3に蓄積したログの分析といったバックエンド実装までをAWS Amplifyを利用することで2日間でアプリ開発を行いました。

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NIH STRIDESの成果として: 米・国立生物工学情報センターのコロナウイルスゲノム配列データセットをAWS上で公開

Amazon Web Services (AWS) と 米・国立衛生研究所 (National Institutes of Health :NIH) の米・国立生物工学情報センター (National Center for Biotechnology Information: NCBI) は、新型コロナウイルス感染症  (COVID-19) の研究を支援するためのコロナウイルスゲノム配列データセットの作成を発表しました。このデータセットは AWS Open Data Sponsorship Program によってホストされ、AWS 上の Registry of Open Data でアクセス可能であり、研究者がCOVID-19の研究で使うためにコロナウイルスの配列データに無料で素早く簡単にアクセスできます。 コロナウイルスのデータをクラウドに一元化 コロナウイルスゲノム配列データセット は、研究者が提出した次世代シーケンスのデータ(元のファイル形式)と、米・国立医学図書館 (National Library of Medicine : NLM) で NCBI によってホストされる SRA プロセスのシーケンスデータ(ETLファイルフォーマット)の集合体です。このデータセットは、NIH Science and Technology Research Infrastructure for Discovery,Experiments,and Sustainability […]

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創薬ワークフローハンズオン~ Amazon Comprehend Medicalを利用したSNS/論文分析~

創薬研究において、クラウドリソースの活用は有用です。例えば、大規模計算に必要なHPC環境を必要な時に瞬時に立ち上げて処理したり、目視による画像分類・判別を機械学習により自動化する事で、従来多くの時間がかかっていた業務を短縮することができ、創薬プロセスを飛躍的に効率化することが可能です。しかしながら、クラウドのサービスやソリューションが業務にフィットするか検証するために、計算環境や機械学習環境を構築するには手間と時間がかかります。そのため、ヘルスケア・ライフサイエンスチームでは、創薬ワークフローに対するハンズオンといった業界特化のソリューションを提供することで、機能やソリューションが業務にフィットするかユーザの方々に体感頂いております(例えば、「化合物の溶解度予測」の内容はこちらに記載しています)。今回、当該ハンズオンに対してご要望の多かった、「AWS CloudFormation (以下、CFn)によるテンプレート化」を2つのハンズオンコンテンツで実装し、数回のクリックだけでご自身の環境にDeployできるようにしました。これにより、幅広いユーザーの方に利用頂き、ソリューションを体感頂ければと思います。

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