ディープラーニング：インテリジェントオートメーションで産業を変革

近年、ディープラーニングベースのアルゴリズムの人気と使用が増加しています。適用可能な分野が多数あり、このソリューションが提供する良好な結果が理由です。

ディープラーニングは何に使われるか？

ディープラーニングアルゴリズムの主目的は、人間がほぼ自動的に実行するが機械にとっては複雑になるタスクを達成することです。例として、画像の全要素を検出・識別することが挙げられます。今日、ディープラーニングは最優秀の画像分類器と見なされ、コンピュータビジョンにおける最先端を代表します。これらのアルゴリズムは現在最も使用され、同分野の主要研究対象です。

ディープラーニングの基盤と仕組み

ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークの使用に基づく人工知能の一分野です。これらのニューラルネットワークは、人間の脳内ニューロンの働きに着想を得ています。ニューロンが電気インパルスを受信・伝達するのと同様に、人工ニューロンは情報を受け取り、変換し、隣接ニューロンへ送信します。こうして情報は全ニューロンを通じて伝達される過程で変換され、ネットワーク末端に到達します。最終的に、ネットワークは入力データ、訓練内容、使用目的に基づいて得られた結果を出力として提示します。

ネットワークの訓練は必須です。提供されたデータから学習する必要があるからです。情報を持つネットワークを訓練するにつれ、正しい結論を導き出せるまでニューロンが修正され、以前提供されていないデータでも正しく判断できるようになります。例えば、どの画像が犬でどれが犬でないかを示しながら画像をネットワークに入力すれば、ネットワークは最終的に新しい画像で犬を見つけられるようになります。このように、ディープラーニングは手書きテキスト読み取りから、画像ベースの人物年齢推定まで、多様な分野・目的で適用可能です。

ディープラーニングが使用される応用分野

現在、ディープラーニングは日常的に使用される多数の応用で活用されています。Google翻訳、Siri、Cortana、Googleアシスタントなどのバーチャルアシスタント（音声認識にディープラーニングアルゴリズムを使用）、メール分類、顔認識を用いたセキュリティシステムなどです。自律走行車のように複雑な分野でも応用され、日々現実味を帯びています。

工場の場合、例えば、システムに事前導入されていない新しい部品を認識するために使用できます。ディープラーニングアルゴリズムが「他の過去の写真を『勉強』し、何が部品かを指示されてきた」ため、新しい部品がシステムに導入されると、指示なしで部品として認識されます。

工場でのもう一つの極めて重要な応用は、欠陥のインテリジェント認識です。システムが様々な欠陥（形状、サイズ、幾何学…）で訓練されれば、学習した内容に基づき新しい欠陥を認識できる可能性があります。欠陥の多様性から最初に全てを分類するのは困難なため、非常に興味深い応用です。

見てきた通り、ディープラーニングの活動領域は非常に広く、インダストリー4.0、特にコンピュータビジョンにおいて更なる可能性と進歩が起きています。これらのアルゴリズムとコンピュータビジョンの組み合わせにより、距離計測、故障予測、物体検出、テキスト読み取りなどのタスクが可能になります。これまで人間の介入と多大な時間投資を必要とした機能が、ディープラーニングにより自動化可能になります。

これらはディープラーニングが今日提供する多数の応用のほんの一部であり、今後さらに増えるでしょう。フル展開中の分野で、ますます多くの分野に適用可能になり、より複雑な問題を解決できるようになっています。

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