Amazon re:MARS へのガイド : Jeff Bezos、Andrew Ng、Robert Downey Jr. 他…

最初の Amazon re:MARS は、機械学習、自動化、ロボット工学や宇宙旅行の将来の展望に関して、今日考えられる最善のテーマを組み合わせたイベントです。Jeff Bezos が立ち上げた Amazon ならではの MARS イベントをベースにした Amazon re:MARS は、最高の思考リーダーシップイベントにおいてビジネスとテクノロジーの世界を一つにまとめます。ビジネスリーダーは 100 以上のセッションで、新しい技術を取り入れてビジネス価値を高めるためのベストプラクティスについて話を伺う機会があります。開発者に向けては、re:MARS は技術的な分科会と実践的なワークショップを開きます。ここでは、AWS と Amazon Alexa の AI とロボット工学のツールについて詳しく学びます。

また、科学、学界、そしてビジネスの分野でも有数のエキスパートから話を聞くことができます。Amazon の設立者兼 CEO の Jeff Bezos 、deeplearning.ai と Landing AI の設立者兼 CEO の Andrew Ng 氏、俳優兼プロデューサー Robert Downey Jr 氏、iRobot の会長、CEO 兼創設者の Colin Angle 氏などのスピーカーが、最新の研究と科学の進歩、業界の革新、そしてこれらの領域がどのように進化するのかについての見解を披露します。

Amazon re:MARS に今すぐ登録しましょう。最新のラインナップについてはセッションカタログをご覧ください。 扱うトピックスはさまざまあります。次に、初心者から上級技術設計者の方のために、トピックと技術的な内容を簡単に紹介します。

意思決定者と技術設計者のための業界横断セッション

健康的な生活を送るための精密医療
GE Healthcare、アナリティクス担当 GM、Keith Bigelow 氏

GE Healthcare は、成長している胎児の脳の発達を追跡および予測するために、Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを開発しました。これらのモデルを搭載した新しい製品 SonoCNS は、胎児の先天性および神経学的問題を評価するためのプローブの配置を促進します。機械学習に Amazon SageMaker を使用することで、GE Healthcare の事業者は異常を迅速に検出し、乳児の命を救い、親に安心感を与えることができます。病院にとっては、これは生産性、効率、正確性の向上にもつながります。

インテリジェントな ID とアクセス管理
Capital One、機械学習センター副所長、Paul Hurlocker 氏

Capital One は、米国で最大の銀行の 1 つとして、責任を持ち、よく管理されたデータ環境とエコシステムを優先します。これらのニーズを満たすために、Capital One は機械学習機能とネイティブの AWS グラフ機能を組み合わせて、個々のアソシエイトとチームのアクセスレベルを積極的に通知するプラットフォームを構築しました。このプラットフォームにより、アソシエイトのオンボーディングプロセス、ワークフローや生産性が迅速化し改善され、権限とライセンスの積極的な管理を通じてリスクを軽減できます。

自動運転に関する誇大広告と最先端の議論
ミシガン大学准教授、Matthew Johnson-Roberson 氏

完全自律走行車にどれくらい近いでしょうか? 現在のテクノロジーを今日道路上で導入するとどうなるでしょうか? まだ解決すべき問題は何でしょうか? このセッションでは、マーケティングなしの自動運転車の最新の進歩について説明し、二度とハンドルに触れないこととの間にどれほどの距離があるかについての真の青写真を提供します。

TED は AI どのように活用してアイデアをより広くより早く広めているか
TED Translators、ディレクター、Jenny Zurawell 氏および副ディレクター、Helena Batt 氏

TED Talks はアイデアを共有し、対話を促す力強い方法です。TED のコンテンツにアクセスしやすくするために、ボランティア翻訳者は今年一年だけで 30 万分以上のビデオに字幕を付ける必要があります。TED がどのように Amazon Transcribe と Amazon Translate を活用してクラウドソースの字幕の作成をスピードアップし、アイデアのオンラインリーチを拡大し、メディアでの字幕制作を変革しているかをご覧ください。

種から店舗へ : AI を使って将来の屋内農場を最適化する
Bowery Farms、共同設立者兼 CEO、Irving Fain 氏

過去 1 万年の間、大規模農業は予想外の環境条件や長いサプライチェーンに耐えるように最適化された屋外で営まれてきました。けれども、光の強さから栄養素の調合、そして空気の流れまで、あらゆる環境要因をコントロールできたら、どのような可能性が開かれるでしょうか? この講演では、Bowery Farms がどのように機械学習とコンピュータービジョンを使って屋内垂直農場を最適化し、農業生産を拡大して世界中の都市でより高い収量、より良い味、より安全で持続可能な地元産の農産物を生み出しているかを学びます。

農作物の健康状態を増進するために農場を未来化する
Bayer Crop Science、IoT プロダクトマネージャー、Peri Subrahmanya 氏、および プリンシパルソリューションアーキテクト、Craig Williams 氏

国連食糧農業機関 (FAO) によると、世界で生産された全食料の 3 分の 1 は、消費される前に失われるか無駄にされています。これは年間 7,500 億ドルの損失に相当します。Bayer Crop Science は AWS IoT を使用することでリアルタイムでプロセスの損失を防ぎ、グローバルシードビジネスにリアルタイムのデータ収集と分析を使用して、植栽または収穫シーズン中に 1 日平均 100 万個の形質を収集できます。

AI、空間理解、ロボット、スマートホーム
iRobot、最高技術責任者、Chris Jones 氏

消費者は、家庭内のスマート製品が、家庭やアクティビティに合わせて使いやすくパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することをますます期待しています。このようなパーソナライズされた体験を提供するために、スマートホームは、家中にあるさまざまな接続デバイスをインテリジェントに調整する必要があります。この講演では、住宅の物理的なレイアウトとスペース内の各接続機器の位置について常に最新の情報を提供することにより、今日の家庭で動作するロボットがこのインテリジェンスを実現するために理想的な位置取りを行う方法に焦点を当てます。

エネルギーコストを節約するための天気予報
Kinect Energy Group、リード AI/ML ビジネスアナリスト、Andrew Stypa 氏、およびグローバルマーケティングディレクター、Richard Scott 氏

Amazon SageMaker DeepAR の時系列予測モデルを使用して Kinect Energy Group が高度な機械学習機能を活用し、過去の料金設定と気象データを組み込んで機械学習モデルを推進することで、地域の電力市場の電気スポット料金を予測する方法を学びます。価格予測の改善は、フォワード料金契約の取引量の増加に役立ちます。

インテリジェント資産の創造 : IoT、ロボット工学、AI の融合
Woodside Energy、テクノロジー部門ヴァイスプレジデント、Jason Crusan 氏

自分で歩き回るのではなく、タブレットから自分の施設についてもっと知ることができたらどうでしょうか? Woodside の「Intelligent Asset」は、4D インタラクティブ仮想世界を通じて、オペレーターがリアルタイムで自分の施設をリモートで歩き回ることができる没入型体験を提供します。オーストラリアの大手エネルギープロバイダーである Woodside が、Amazon Kinesis Video Streams、Amazon SageMaker、AWS RoboMaker や AWS IoT などの最新の AWS のサービスをどのように組み合わせたかをご覧ください。

分散型 AI: 岐路に立つ Alexa
Alexa Speech、プリンシパルアプライドサイエンティスト、Ariya Rastrow 氏

モデルのトレーニングと集中的に集約され匿名化された更新にデバイス上の計算を利用する分散型エッジ学習は、プライバシーと信頼性の問題に対処しながら、顧客レベルのパーソナライズを大規模に実現できる新しい有望なアプローチです。実務家、雇用者、そして AI のユーザーは、この新しい最先端のパラダイムと、それが近い将来規律にどのように影響するかを理解する必要があります。

国連の持続可能性目標への宇宙ベースのデータと機械学習の適用
Maxar Technologies、ヴァイスプレジデント、Shay Har-Noy 博士

国連は、貧困、飢餓、健康などの地球規模の課題に取り組む 17 の持続可能な開発目標の概要を発表しました。目標は地球上の生命に焦点を当てていますが、宇宙ベースのデータと機械学習は洞察を生み出しています。アナリティクスと衛星画像の組み合わせが差し迫った問題の解決にどのように役立つかを学びます。

人工知能を用いた宇宙での持続可能な生活
Astreia、CEO 兼設立者、Natalie Rens 博士

宇宙で人類が生活することは史上最も壮大な挑戦の一つになることでしょう。Astreia は、地球から絶え間ない監督や支援に頼ることなく、月などに住むコミュニティ全体を想像しています。宇宙で持続可能な生活を行うための課題、そして人工知能を使って最初の宇宙移住者が安全で幸福でいられるようにするための計画について議論します。

ビジネスインテリジェンスから人工知能へ
INVISTA、ビジネスインテリジェンス兼アドバンストアナリティクスリーダー、Elizabeth Gonzalez 氏

INVISTA は化学薬品、ポリマー、布地、繊維の製造業者であり、あなたの服、車、さらにカーペットにさえ組み込まれた製品とブランドを届けています。このセッションに参加して、INVISTA のビジネスインテリジェンス (BI) から 人工知能 (AI) への変革の過程について学びましょう。セッションでは、人材とプロセスを調整し、最新の分析プラットフォームを構築することによって、データサイエンスを推進した経験を共有します。変更管理、プロジェクト管理、モデル保守、開発ライフサイクルを使った実験は、収益性の高い革新を後押ししました。

SpongeBob が Alexa と出会ったとき
Xiandra、設立者兼 CEO の Zach Johnson 氏、および Viacom、エマージングプロダクト研究所ヴァイスプレジデント、Tim Adams 氏

Viacom と Xandra は協働して、優れたユーザーエクスペリエンスに焦点を合わせて音声設計の限界にチャレンジしています。Nickelodeon の SpongeBob Challenge は最高に評価が高い子供用の Alexa のスキルの一つです。会話デザイン、豊かなサウンドスケープ、高度なゲームの仕組み、そしてアナリティクスを通じて、喜びと楽しさを Alexa のスキルに組み込む方法を学びます。

Amazon Go: テクノロジーのディープダイブ
Amazon Go、ソフトウェア開発担当シニアマネージャー、Ameet Vaswani 氏、およびリサーチ担当ディレクター、Gerard Medioni 氏

このテクニカルセッションでは、Amazon Go のカスタム構築された Just Walk Out テクノロジーの背後にあるコアテクノロジーについて概説します。深層学習とコンピュータービジョンを使用して、非常に正確な顧客向けアプリケーションを構築する際のアルゴリズムの課題、およびギガバイト単位のビデオを店舗からクラウドシステムに転送する Amazon Go のハイスループットサービスの技術的詳細について説明します。

機械学習モデルの偏りを軽減する
AWS、応用科学ディレクター、Stefano Soatto 氏

このセッションでは、実際の例を使用して、機械学習モデルの偏りを理解、測定、および体系的に軽減する方法を探ります。これらの原則を理解することは、機械学習戦略を構築する上で重要な部分です。このセッションでは、ビジネス上および技術上の考慮事項について扱います。

バグのようなロボットを作るため、自然の秘密を明らかにする
ハーバード大学、博士研究員、Kaushik Jayaram 氏

このセッションでは、ゴキブリ、ヤモリ、その他の小動物の驚くべき身体を詳しく調べて、ロボット工学のエンジニアは何を学ぶことができるかを調べます。このセッションではまた、マイクロロボティックスの分野における最新の開発、これらのロボットの実世界での応用、そして SF の予想を実現できる可能性の高さ (または低さ) についてのヒントも紹介します。

偶然の出会い、寿司、ロボット、そして環境
Ixcela、教育ディレクター兼共同設立者、Erika Angle 博士

ロボットは私たちの壊れやすい惑星を救うのに役立ちます。このセッションでは、ロボット技術を活用して私たちの海を救うことの重要性について説明し、1,000 フィートの深さに潜り、ミノカサゴの個体数を制御するように設計された手頃な価格の無人海底ロボットを制作する取り組みについて詳しく説明します。漁師、観光客、そして環境保護主義者による使用を意図した RSE Guardian ロボットは、ミノカサゴを捕まえるための経済的に拡張可能な解決策を創り出し、新しい食料源を確立し、そしてその過程で次世代を担う人たちを刺激することによって深刻な環境問題に取り組みます。

オープンソースのバイオニックレッグ : 人工知能で駆動する人工装具の構築と制御
ミシガン大学、機械工学科助教授、Elliott J. Rouse 氏

何十年もの間、SF 映画はサイボーグのような手足を備えた生命体がいること約束してきましたが、今日の社会ではどこにも見当たりません。これらのロボットをフィクションから現実に変えるのを助けるために、オープンソースのバイオニックレッグを制作しました。この講演では、デザインアプローチの革新に焦点を当て、ウェアラブルロボットのための AI ベースの制御戦略を紹介します。最後に、ステージ上で参加者とオープンソースのバイオニックレッグのデモを行います。

宇宙の雲に関する地球最大の問題を解決する
Lockheed Martin Space、IT 部門ヴァイスプレジデント、Yvonne Hodge 氏

宇宙の雲は世界の貧困に影響を与えるでしょうか? 農業をより効率的にする方法はあるでしょうか? 世界がインターネットで接続されると、世界の生活を変えることができるでしょうか? この対話型の議論に参加して、宇宙のデータを使って宇宙の雲が私たちの生活にどのように良い影響を与えることができるかなど、地球の問題を解決するための新しいアプローチを検討しましょう。

宇宙への道のりでどこにたどり着けるか?
Blue Origin、先端開発プログラム部門の責任者、Patrick Zeitouni 氏

今年、Blue Origin は New Shepard ロケットに載せて初の宇宙飛行士を宇宙に送ります。宇宙の民主化は、何百万人もの人々が宇宙で暮らし、働く未来を可能にし、次世代の人たちのために地球を保護し、保存するために重工業を地球の外に移動させるという Blue Origin のミッションを実現する上で鍵をにぎっています。これを実現するには、宇宙へのアクセスコストを下げる必要があります。そのため、Blue Origin は、これまで以上に多くの人を宇宙に送るために運用上再利用可能なロケットの開発に注力しています。Blue Origin の先端開発プログラム部門の責任者である Patrick Zeitouni 氏と共に未来への旅に出かけましょう。職場での業務上の再利用と、人類が明るい未来を実現する上で月が果たす重要な役割についての話を聞きましょう。

技術設計者のための AI とロボットワークショップ

AWS DeepRacer を使用して機械学習を開始する
自律型のレーシングカーを制作するには何が必要なのか考えたことはありますか? この半日のワークショップにぜひ参加してください。そうすれば、強化学習を実際に体験することができます。機械学習の経験がない開発者は、新しいスキルを習得し、その知識を楽しく刺激的な方法で適用します。機械学習モデルを構築してトレーニングするピットクルーに参加して、AWS DeepRacer 自律レーシングカーを使ってそのモデルを試すことができます。 ノートパソコンを持参してエンジンを始動させましょう。よーいドン!

Amazon SageMaker を使った実用的な機械学習
最近まで、機械学習モデルの開発にはかなりの時間、労力、専門知識が必要でした。このワークショップでは、ビジネスニーズに適したアルゴリズムとモデルの選択方法から、データの準備方法、そして最適化されたモデルの構築、トレーニング、およびデプロイ方法まで、機械学習への簡単なエンドツーエンドのアプローチを学びます。この 1 日のワークショップが完了すると、予測的な洞察に Amazon SageMaker を使用して、強化学習や深層学習などの最新の機械学習の概念を学ぶことができているでしょう。

re:Vegas Blackjack
このセッションでは、コンピュータビジョンと機械学習を使用して、チームが re:MARS Blackjack Challenge に勝てるように手助けします。この半日コースでは、チームを編成して Amazon SageMaker を使ってコンピュータービジョンに関するニューラルネットワークを構築および訓練し、チームが勝つチャンスを最大限高めるための決定を下せるようにするアルゴリズムを開発します。シミュレートされた最高の収入を持つチームは、re:MARS Blackjack Challenge と経験したことの記念に憧れのパッチを勝ち取れます。

ロボット工学と AI を使い始める
干し草の山の中で針を見つける方法をロボットに教えます。このワークショップでは、部屋の中を歩き回り、遭遇する物体を特定し、特定の種類のアイテムを探すことができるロボットの開発方法を学びます。AWS RoboMaker を実際に使い、ロボットを Amazon Rekognition や Amazon Kinesis などの他の膨大にあるさまざまな AWS のサービスと接続する方法を学びます。ワークショップが完了すると、無関係なデータの山の中で探しているものを見つけるためにロボットを訓練したことになります。

あらゆる「もの」の音声制御
電子レンジから車に至るまで、私たちは周囲の世界と通信できるデバイスに囲まれた未来に向かって進んでいます。このハンズオンセッションでは、Alexa を使って接続されているデバイスにカスタム音声コントロールを追加する方法を学びます。ノートパソコンは持ってくる必要はありません。その代わり、大きなアイデアを持って来てください。ハードウェアはこちらで用意します。Alexa の組み込みプロトタイプ、AWS IoTの「もの」、そして独自の Alexa スキルをすべて Raspberry Pi 上で作成します。想像できるどんな入出力でもインターフェイスする自分自身の音声対応プロトタイプを学べます。

今日の Starship Enterprise コンピューターの構築
ほぼすべての SF 小説の話から、音声インターフェイスが未来の技術であることがわかります。このワークショップでは、その SF を現実のものにする方法を説明します。このワークショップにはノートパソコンを持ってきてください。このハンズオンセッションでは、魅力的な音声インターフェイスを作成するために必要な先進的なトピックについて説明します。Alexa のスキルを磨く方法、会話体験をデザインする方法、そして最高のコンテンツをブランディングし収益化する方法を学びます。

著者について

Cynthya Peranandam は、AWS 人工知能ソリューションの主席マーケティングマネージャーであり、顧客が深層学習を活用してビジネスバリューを提供することを支援しています。余暇の時間には、彼女は走ったり、音楽を聴いたりすることが好きです。