2016 nov22 gdlc02 ntt communications

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NTTコミュニケーションズのディープラーニングによる

IoTｘAIのご紹介2016年 11⽉ 22⽇

NTTコミュニケーションズ株式会社技術開発部泉⾕知範

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泉⾕知範（いずみたにとものり）[email protected]

n 所属NTTコミュニケーションズ株式会社技術開発部

n 業務内容• ⼈⼯知能技術の開発。（2015年〜）

主にディープラーニング技術のIoT分野への応⽤• その前は，データ分析業務，⾃然⾔語処理応⽤（2013〜15）• さらにその前は，

バイオインフォマティクス，メディア（⾳・映像）認識・探索分野の研究（2001〜2013）（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）

⾃⼰紹介

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http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20161020_2.htmlhttp://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/101803031/102000090/

「ITpro EXPO AWARD 2016 ⼤賞」受賞2016年10⽉19⽇〜21⽇に東京ビッグサイトにおいて開催された ITpro EXPO 2016(約6万8千名が来場) にて、弊社の取り組み「IoT×AI Deep Learningによるデータ分析」が ITpro EXPO AWARD 2016 ⼤賞を受賞しました


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NTTコミュニケーションズhttp://www.ntt.com

研究所

NTTコミュニケーションズとIoTxAI

• ⻑距離・国際通信• IP電話（050Plus）• インターネットサービス（OCN)• クラウドサービス（Cloudn)• その他 Iaas/Paas/Saasサービス• お客様向けICTソリューション

製造業のお客様が多い

⼯場で収集するIoTデータの活⽤にAIで貢献したい！！


IoTデータの特徴

①時系列性時間変化するデータに隠された意味を探す

②マルチモーダル性複数種類のデータを組み合わせて意味を⾒つける

時系列、マルチモーダルDeep Learning


卵が先かニワトリが先か？

ひよこを作った

＜お客様＞

何がどこまでできるか言ってくれないとうちの大事なデータは渡せないよ！

＜弊社＞アルゴリズムの評価，手法の開発のためにお客様データの提供を受ける必要が…


１．動作検知〜画像解析×時系列〜

3次元CNNを⽤いた動作検知（５動作の分類）

ニュースリリース（2015/10/7)http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2015/20151007_4.html


これを⽚⼿に社内外を⾏脚した結果…


２．化学プラントの運転⽀援〜センサの故障検知/センサーデータ×時系列〜

反応炉

原料A

原料B

原料C

製品ガス

温度・圧⼒・流量データなど

温度温度温度

濃度X(品質)

プロセスデータ（約50種類）

時系列Deep Learning

(プラントのモデルを学習)

濃度X(推定値)

濃度X(実測値)⼤きく異なる場合はセンサーが故障

ニュースリリース（2016/9/15）http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20160915.html


異常発⽣を予測し、事前に⼿を打つことが可能に

２．化学プラントの運転⽀援〜プラントの異常予知/センサーデータ×時系列〜

NTT ComのDeep Learningで20分後の品質を誤差±3%で予測

誤差±3％

⼈⼯知能による２０分前データからの推定値

濃度X(実測値)

濃度X


３．運転解析⽀援〜ヒヤリハット検知〜

運転者

危険運転映像、速度、加速度、位置など講習⽤資料

専任スタッフが⽬視で素材を選別

ドライブレコーダー安全運転指導

作業に多くの時間を要するため、⼿早く正確に⾏いたい

データ収集

ニュースリリース（2016/9/26）http://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2016/20160926_2.html


速度、加速度

ドライブレコーダー

時系列マルチモーダル

Deep Learning

映像

センサーヒヤリハット

⾮ヒヤリハット

ヒヤリハットシーンを⾼精度(精度85%)に抽出

全量検査可能、稼働削減が可能（スキルを維持し拡販可能）

異質のデータを纏めて学習

画像/センサーデータ×時系列/マルチモーダル


４．データセンターの運⽤効率改善〜データセンターの運⽤コスト削減/センサーデータ×時系列〜

空調Ａ空調Ｂ

…データセンター内部を上から⾒た図

空調Ａ温度

外気温空調Ａ出⼒空調Ｂ出⼒

空調Ｂ温度温度１

温度２

温度３

温度４

温度５

温度６外気温空調A

温度空調A出⼒

空調B温度

空調B出⼒

30 28 12 23 1331 26 11 22 1429 28 17 23 19

時系列Deep Learning

(データセンタの温度伝播モデルを学習)

空調Ｃ温度空調Ｃ

センサー予測値実測値

温度１ 28.1 28.3温度2 22.3 22.2温度3 24.4 24.1

30分先の温度を平均誤差± 0.16℃で予測サーバーの安定稼働とコストダウンが両⽴する温度管理に向けた取り組み

空調Ｃ出⼒


開発環境

GPU搭載マシン（K40,Titan-X）

Ubuntu14.04

NVIDIADocker

Anaconda2

Jupyter notebook/Python

keras

• 案件ごとに担当技術者がコンテナを⽴ち上げて開発を実施• しかし，実質マシンーユーザ固定になりがちなのが悩み

Deep learningフレームワークは固定してません


①対応するデータ種別の拡⼤様々なセンサー、⾳、テキストなど

②バッチ処理からリアルタイム処理へ⾼速/⾼品質なネットワーク、エッジコンピューティングとの連携

③検知予知制御（最適化）様々な問題の発⽣を予知し、⾃動で回避/最適化するＡＩを実現

今後の展開


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機械学習・データ分析がお得意な企業の皆様に興味を持っていただけると

幸いです


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ご清聴ありがとうございました。

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Data & Analytics

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