3月30日、Googleはシリコンバレーで開発者会議「TensorFlow Dev Summit 2018」を開催し、機械学習ライブラリ TensorFlowは、スマートフォンや安価なIoTデバイスでも深層学習が利用可能になったことを発表しています。特に TensorFlowのJavaScript版「TensorFlow.js」と、スマートフォン向けの軽量版「TensorFlow Lite」が従来の Androidと iOSに加えて、Raspberry Pi(ラズパイ)などにも対応して注目されます。

Emoji Scavenger Hunt Teaser / Google

TensorFlow Liteは、モバイルデバイスが搭載する深層学習用のハードウエア・アクセラレータを使用し、ニューラルネットワークのパラメータの値を8ビット整数などに「量子化」したうえで実行します。この量子化を組み合わせた深層学習の推論は、通常の TensorFlowに比べて3倍高速だとしています。また、ラズパイなどで採用される組み込み用Linuxにも対応させました。「20~30ドルで販売されている小型デバイスでも深層学習が利用可能になり、ドローンなどにおける深層学習の活用が進むだろう」との見通しを示しています。

TensorFlow.jsを使うことで、ユーザーは通常版の TensorFlowで学習(トレーニング)済みの機械学習モデルをWebブラウザー上に展開し、機械学習の「推論」を実行できます。このデモ動画は、スマートフォンのカメラを使用して指示された絵文字を現実世界で見つけるという楽しいものです。

Googleが最初にTensorFlowを発表したのは2015年11月です。それから2年以上が経過し、実行環境だけでなく、開発ツールとしての機能も大幅に増強されており、機械学習の「プラットフォーム」として着実に進化しています。


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