2016 nov22 gdlc02 ntt communications
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Transform your business, transcend expectations with our technologically advanced solutions.Copyright © NTT Communications Corporation. All rights reserved.
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!!
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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
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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…
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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
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これを⽚⼿に社内外を⾏脚した結果…
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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。