ディープラーニングによる画像認識の仕組み｜実用例・開発に必要な環境なども解説

機械学習は、特徴量などを人間の手で選択して学習させる技術です。たとえば、赤いボールと青いボールを認識させたい場合には、それぞれの画像を用意し、「これは赤」「これは青」というような情報を与えます。一方、ディープラーニングは特徴量の学習や選択なども機械が自動で行うため、人の手で情報を与える必要がありません。

ディープラーニングは膨大な量のラベリングされたデータと、それを処理できる高性能なGPUが必要です。両方を満たせない場合には、機械学習を選択すると良いでしょう。

高性能なGPU、クラウド・コンピューティングが大きく発展したことにより、ディープラーニングの重要度が増しています。ディープラーニングを行うためには、処理能力の高い高性能なGPUが必要不可欠でした。並列構成の高性能なGPUが発展したことで処理能力が格段にアップし、スムーズにディープラーニングを行えるようになったのです。

スマートフォンやエッジデバイスで利用できるようになったことも理由の一つです。これらはエッジAIと呼ばれています。従来はクラウドにすべてのデータを送って処理していましたが、エッジAIではその必要がありません。クラウドAIに比べると、よりスピーディーでリアルタイムの処理が可能です。そのため、活用の幅が広がり重要度が上がっています。

ディープラーニングは非構造化データにも対応可能です。非構造化データとは、音声や動画のようなデータのことで、エクセルなどのように構造化されていないデータを指します。映像などの処理ができることで、リアルタイムで分析できます。たとえば、監視カメラに不審者が映ったときに連絡がくるといったように、その場での処理が可能です。

顔認証システムは、画像認識を活用したシステムです。カメラやスマートフォンなどに映った顔を認証して、登録されている顔と一致するかどうかを判断します。一致すればドアやスマートフォンのロックが解除される仕組みです。入退室管理が自動で行われるため人件費の削減につながったり、端末使用者を顔認証することで不正利用を防止したりします。

自動運転技術にも画像認識は欠かせません。ディープラーニングの技術を利用して、標識や信号機、歩行者などの認識や検出を行います。人間が運転する場合、注意力が落ちてしまったり集中力が低下したりして、事故につながるケースもあります。AIではそのようなことがないため、事故防止や渋滞緩和につながると期待されているのです。

製造の現場でも画像認識は活用されています。さまざまな画像を学習させてパターンを認識させることで、不良品や不純物を検知できます。たとえば、食品に付いた微細なゴミや衣類の汚れ、製造した商品の細かなひび割れや欠けなどの検知が可能です。

人間の目で確認するよりも、精密かつスピーディーに不良品などを検知できるため、生産性アップにもつながるでしょう。

医療分野では、がん細胞の検出に画像認識が活用されています。高精度な顕微鏡とディープラーニングを組み合わせることで、人間の目では捉えることのできないような微細ながん細胞も自動的に検出できます。医療分野で普及すれば、病気の早期発見・早期治療につなげられるでしょう。

農業用ロボットの進化にも、大きな影響を与えるといわれています。農作物と雑草を自動で判別するロボットや、農薬を散布するためのロボットはすでに実用化されています。農業分野は高齢化や人手不足が深刻化しています。ディープラーニングの活用でこれらの問題が解決されることが期待されています。

建設現場などでは重機が使用されるため、作業員の安全性を確保することが重要な課題でした。ディープラーニングを利用することで、重機の周りや危険な場所に作業員やモノが侵入したときに自動で検出し、重機の動作を止める機能がすでに実用化しています。作業員が安全に作業できる環境が確保でき、安全性の向上に大きく貢献しているのです。

畳み込みニューラルネットワークはCNN(Convolutional Neural Network)と略されており、最もよく使われている形式です。その名の通り、特徴とデータを一緒に畳み込んで蓄積していきます。ニューラルネットワークは入力層・中間層・出力層で構成されています。CNNの場合、中間層が畳み込み層とプーリング層で交互に構成されていることが特徴です。

畳み込み層で特徴を検出し、プーリング層で圧縮という作業を何度か繰り返して、データと特徴を一緒に畳み込んで情報化します。特徴を維持したまま情報量を圧縮する「画像の抽象化」ができることが大きな特徴です。

敵対的生成ネットワークはGAN(Generative Adversarial Network)と略されます。GANはAI同士を切磋琢磨させて、画像認識の精度をアップさせていくシステムです。GANには、偽物の画像を作るニューラルネットワークと、それを見破るニューラルネットワークで構成されています。

偽物の画像を作る生成器は、たくさんの画像を合成してデータを作ります。見破る働きを持つ識別器は学習した情報や特徴などを基にして、それが偽物であると判別します。これを何度も繰り返していくことで、画像識別の精度が大きく向上していきます。

ディープラーニングの開発には、高機能なGPUが備えられた環境が必須です。大量のデータを処理・計算するため、高度な処理能力が必要とされます。処理能力が低いと、ディープラーニングのアイデアがあっても実現が難しいです。そのため、並列構成の高機能なGPUを用意します。特に画像認識にディープラーニングを利用する場合には、高スペックなものが必要です。

グループでディープラーニングを行う際には、クラウドサービスを利用すると良いでしょう。グループで利用する場合には、計算環境を調整しなければいけないケースもあります。その場合には、GPUを搭載しているマシンを提供しているサービスや、GPUの利用が可能なクラウド・コンピューティング環境を提供しているサービスを使うと便利です。