PFN(Preferred Networks)がスゴイのはスパコンだけじゃない!自動運転・ロボット・バイオヘルスケアなどなど。

PFNが現在力を入れている3事業

2020年03月14日、21日のBSフジ「この国の行方2」の放送のゲストは株式会社Preferred Networks 代表取締役社長の西川徹さんでした。

西川徹

出典:BSフジ

Preferred Networksと言えば、2020年6月版で深層学習用スーパーコンピュータMN-3がスーパーコンピュータ省電力性能ランキングGreen500で世界1位を獲得、12月版では2位。
世界をリードする技術を示している会社です。

ディープラーニングを活用した技術を研究開発

出典:BSフジ

だだ、PFNの西川社長にとって、スーパーコンピュータの省電力性能は、AIのディープラーニングを製造業・ロボット・バイオヘルスケア・新交通システムなどに応用、進化させるためのステップなのです。

という内容を約1年前に話されていましたので、記事にまとめました。

<Sponserd Link>



Preferred Networksが様々な業界でシンギュラリティを目指す

西川社長の考えるディープラーニングの可能性

ディープラーニングとは

ディープラーニング

出典:BSフジ

ディープラーニングとは現在のAIの急速な発展を支えている技術。大量のデータから特徴や法則性を自動的に抽出し、学習していく技術です。

ニューロン

出典:BSフジ

ベースとなっているのは人間の脳の神経細胞(ニューロン)の構造にヒントを得たニューラルネットワーク。

ニューラルネットワーク

出典:BSフジ

このニューラルネットワークのつながりを脳のように多層構造にすることによりデータに含まれる特徴を段階的に捉え、より深く学習することができるのです。

従来のプログラミングで猫と犬を見分ける

出典:BSフジ

例えば、画像認識で犬と猫を見分ける場合、従来のプログラミングでは人間が見分けるためのルールを教える必要がありました。しかし、その定義をルールするのは難しく精度を高めることができませんでした。

ディープラーニングの説明

出典:BSフジ

ところが、ディープラーニング技術によりコンピュータが大量の画像から学習し、自動的に特徴を見つけていくので、高い精度で判断することができるように。

西川社長の考えるディープラーニングの可能性

現実世界の課題をディープラーニングを活用し解決していく

出典:BSフジ

「これまでコンピュータが相手にしてきたことはどちらかと言うとインターネットに閉じたモノが多かったり、バーチャルな世界に閉じたモノが多かったのですが、昨今は自動運転やロボティクス、バイオテクノロジーなどインターネットを飛び出して、現実世界の色んなタスクにコンピュータが使われるようになっています

現実世界の超多様性に対応する力を与え得る技術がディープラーニングと考えています」

特に画像認識や音声認識の分野で飛躍的に制度が高まっていると言います。

<Sponserd Link>



圧倒的な計算力の高さを持つPreferred Networks

「現在のコンピュータの能力というのは計算力に依存。速いチップを作ることもできるんですが、一方でチップとして(速さに比例して多くの)電力を使ってしまうのです」
「人間は非常に低消費電力で効率的に複雑的なことをやっているのです」
「囲碁ではスーパーコンピュータが(人間に)勝ったんですが、そこにはものすごい電力が費やされているんです」

計算力がモノを言う世界

出典:BSフジ

量子コンピュータが普及するまでに早くて10年後と考えており、それまで半導体に頼らざるを得ない
「半導体をいかに効率的に使ってたくさんの計算能力を加工するのかというのが世界的な競争になりつつあり、一番精度の高いモノをだしたところが市場を取れるのです」

データ量、優れたアルゴリズム、計算力

出典:BSフジ

「それに寄与するのがデータ量、優れたアルゴリズム、計算力です」
「なので十分な計算力を確保することが非常に重要で、ここがものすごくコストがかかってしまいます」

「そのコストをできるだけ安くするために、ディープラーニングに最適化したプロセッサーを作ることによって成し遂げて行こうということ」

PENは2つのプライベート・スーパーコンピュータを既に所有しており、さらに独自にディープラーニング専用のプロセッサーMN-Coreを開発。
ディープラーニングの学習に特化することで、消費電力を低く抑えることが特徴。
そして、このプロセッサーを組み込んだ3つ目のスーパーコンピュータをこの春稼働させようとしています。(2020年3月現在の話)

その後、2020年6月版でPENの深層学習用スーパーコンピュータMN-3がスーパーコンピュータ省電力性能ランキングGreen500で世界1位を獲得しています。
12月版は2位。その時のPC Watchのニュースで「PFNのスパコン「MN-3」、省電力性能ランキングで世界2位に」でその詳細がわかります。よろしければ。

<Sponserd Link>



ディープラーニングを活用した事業

自動運転

自動運転シミュレーション

自動運転の開発はトヨタと協業し、(自動運転の)精度を上げていく研究開発の部分にPFNは力を入れているということ。

PENが研究開発に使っている自動運転シミュレーションは、そのぞれの車にはコースの形や走り方のプログラムは組み込んでいません。
このため最初は壁や他の車にぶつかってうまく進むことはできなのです。
そこで、ディープラーニングによって最適な運転方法を学習させていくのですが、その方法はコンピュータにゲームをさせるような感じだと言います。

PEN自動運転シミュレーションの良し悪し

出典:BSフジ

コンピュータは速い速度で進むと報酬が得られるが、壁や車にぶつかると罰を受ける。
すると、コンピュータは得られる報酬が最大限になるように学習し、スムーズに走れるようになるのです。

模型同士がぶつかってうまく走行ができない

出典:BSフジ

実験用の模型に適応した例では、最初は模型同士がぶつかってうまく走行ができないのです。
しかし、1時間ほど学習するとお互いがぶつからないように走ることができるようになります。
さらにコースを交差点に変更しても、お互いによけながら走り続けることができるのです。

自動運転

出典:BSフジ

ロボットカーの自動運転デモンストレーション。
銀色の車たちはディープラーニングで円滑な走り方を学習した車。そこに、学習していない予想外の動きをする赤い車を投入。
すると、銀色の車は赤い車をうまく避け、学習していなかった初めての状況にも対応できたのです。

ディープラーニングだからこそできることなのです。

PFNの自動運転技術での強み

「特に今力を入れているのは『認識(ビジョン)』と言われる目の部分」
「周りの環境を正確に認識できないと事故を起こしてしまう」「周りが見えていないと、いくら運転技術を上げてもぶつかるので、周りの状況をいかに早く正確に認識するかが極めて重要になっている」

Preferred Networksの自動運転技術での強み

出典:BSフジ

PFNの自動運転での強みはアルゴリズムの性能と低消費電力で高度な判断を行う技術に力を入れていることです」

「(自動運転の完成に関して、世界的に)当初ほど楽観的ではないように思っています」「ディープラーニングのアルゴリズムが進化していくことによってデータさえあればできるようになると思っていたほど甘くない」「データ量もまだまだ足りない」
「現実世界を走らせるには足りない」「精度を上げるために、もう何段階もブレークスルーが必要なので、(完成まで)何年かかるかは私の目から見ると不透明ですね」

産業用ロボット

産業用ロボット開発のきっかけ

「ファナック株式会社の見学に行った時に、ほぼ完全に自動でロボットがロボットを作っている光景を見て、ここがシンギュラリティ(技術的特異点)に一番近いんじゃないかと衝撃を受けたことです」

シンギュラリティ

出典:BSフジ

「一方で、ロボットが何か複雑なことをしているのかという訳でなくのプログラムは人が細かく書いていたのです」
「できていることはスゴイのだが、それをみんなができるかというとそうでもない」

「この自動化のテクノロジーはできるだけ簡単に、使いやすく、多くの人に提供できるとロボットの世界に大きな革新をもたらせるんじゃないかなと思って取り組みはじめたのです」

補足】ファナック株式会社…工場の自動化設備に特化したメーカー、工作機械用のコンピュータ数値制御装置で世界首位

PFNの産業用ロボット技術での強み

産業用ロボット

出典:BSフジ

人の言葉による指示を理解し、指定された物体を移動させるピッキングロボット。

「コーラの缶を右上に集めてください」と言う指示の作業を可能にするには「人の言葉を理解する技術」「物体を認識する技術」「ロボットを正確に制御する技術」が必要です。

このロボットの能力はこれだけではないのです。

輪ゴムの箱が複数

出典:BSフジ

「輪ゴムの箱を左下の箱に移してくれると嬉しいです」という指示に、指示された輪ゴムの箱が複数あった場合に

ロボットからの確認

出典:BSフジ

ロボット「すみません、どの物体でしょうか?」

ティッシュの箱と同じところにある輪ゴムの箱

出典:BSフジ

「ティッシュの箱と同じ箱に入っている輪ゴムの箱です」

ロボットが理解した

出典:BSフジ

ロボット「なるほど、分かりました」

判別できない時は指示者に質問して絞り込むなど、双方向の対話によって解決することができるのです。

これらを全て可能にしているのがPFNの技術力なのです。

「今まではルールから外れることに対処できないロボットに対して人が人に教えるようにして、いかに使いやすくすることを目指しています」

バイオヘルスケア

マイクロRNA

出典:BSフジ

血液中にマイクロRNAと呼ばれる樹脂が多数流れており、がんになるとそのマイクロRNAのパターンが変わるので、そのパターンがどうなればがんなのかという判別をする仕組みを作っています。

<Sponserd Link>



最後に

PEN西川社長が途中「人間は非常に低消費電力で効率的に複雑的なことをやっているのです」「囲碁ではスーパーコンピュータが(人間に)勝ったんですが、そこにはものすごい電力が費やされているんです」とおっしゃっていました。

このことに対して、コンピュータはCPUなりGPUが全て演算するのですが、人間は脳が全てのことを判断していない、皮膚や臓器などの細胞レベルでの判断がある分と脳が見たいように見ている分電力消費を抑えられてるのではないかと。(それだけが理由ではないと思いますが…)

細胞レベルで判断している最も最たる例がモジホコリという単細胞生物の粘菌の存在があるからです。詳しくは「フィザルム・ポリセファルム(モジホコリ)の実験で、単細胞生物粘菌は脳がなくても知能があることを証明!多分野での研究に影響‼」をよろしければ読んでみてください。

西川社長が話しているAI、ディープラーニングがこう言った話につながるということは、シンギュラリティに近づきつつあるということを感じました。

<Sponserd Link>


コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください

ABOUTこの記事をかいた人

1970年長崎県五島生まれ 現在、家族は妻、息子の2人 品川区在住、品川区勤務 好きな作家:池井戸潤、伊坂幸太郎、真山仁 好きなドラマ:救命病棟24時、医龍 好きな映画:グローリー 好きな女優:石田ゆり子、イングリッド・バーグマン 好きなスニーカーメーカー:PATRICK