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CEATEC Japan 2018でパーソナルロボットシステムを初公開、全自動お片付けロボットシステムを展示

株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長CEO:西川徹、以下、PFN)は、幕張メッセで開催されるCEATEC JAPAN 2018において、現在開発中のパーソナルロボットシステムの技術デモとして「全自動お片付けロボットシステム」を初公開します。

PFNでは、ロボットが身近な場所で活躍する社会の実現に向けて、パーソナルロボットの技術開発を進めています。工場などの規格化された環境と異なり、人間の生活空間で働くロボットには、複雑で変化する状況への柔軟な対応や、人との自然なコミュニケーションが求められます。

今回、PFNブース(A060)では、トヨタ自動車株式会社が開発する ”生活支援ロボットHSR(Human Support Robot)” を使い、従来の物体認識・ロボット制御技術では困難だった「散らかった部屋の全自動お片付け」のデモンストレーションを行います。ロボットが、乱雑に置かれた洋服、おもちゃ、文房具など、家庭にある様々な物体を認識してつかみ、所定の場所に片付けていきます。また、ロボットに対して人が口頭やジェスチャーで片付け指示を出すなど、直感的なコミュニケーションによるロボット操作もご覧いただけます。

全自動お片付けロボットシステムの詳細は特設ページをご覧ください。
https://projects.preferred.jp/tidying-up-robot/

この全自動お片付けロボットシステムは、CEATEC JAPAN 2018に展示されるイノベーション性が高く優れている技術・製品・サービス等を表彰する「CEATEC AWARD 2018」 において、インダストリ/マーケット部門の準グランプリに選ばれました。

  • PFN展示ブース

・期間:2018年10月16日(火)~19日(金)10:00~17:00

・展示エリア:トータルソリューションエリア  ホール2(ブース番号A060)

・展示内容:パーソナルロボットの技術デモ「全自動お片付けロボットシステム」(初公開)

 

また、開幕初日の基調講演CEATEC Keynote Futureに代表の西川徹が登壇し、「すべての人にロボットを」と題した講演を行います。講演では、PFNが注力する最先端の機械学習・深層学習技術とロボティクスを応用することで、実世界の課題をどのように解決するか、また、今後の技術の展望についてご紹介します。

  • 基調講演CEATEC Keynote Future

・日時:2018年10月16日(火)12:30~13:15

・会場:幕張メッセ 国際会議場 コンベンションホール

・講演者:株式会社Preferred Networks 代表取締役社長 CEO 西川徹

・講演概要:すべての人にロボットを

機械学習技術の発展により、ロボットの可能性は急速に拡大しています。様々な状況への柔軟な対応や、より人に近い作業をロボットが行うには、機械学習技術とロボティクスの融合が必要不可欠です。今後はより多くの場所で、人々がロボットの力を活用する場面が増えてくるでしょう。そのような新しいロボットの時代に、テクノロジーがどのように活用されうるのか、今の技術と今後の展望、そして私たちの新しい取り組みについて講演する予定です。

深層学習による高精度な外観検査ソフトウェアをリリース

圧倒的に少ない学習データで短期間・安価にシステムを構築可能

株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長CEO:西川徹、以下、PFN)は、深層学習技術を使った高精度な外観検査ソフトウェアPreferred Networks Visual Inspection(プリファードネットワークス ビジュアル・インスペクション)を開発し、2018年12月よりパートナー企業へのライセンス提供を開始します。また、2018年10月18日(木)に、幕張メッセで開催されるCEATECの新製品セミナー(N3-5)にて製品発表を行います。

機械学習・深層学習技術の活用が広がり、製造現場の外観検査システムへの応用も進んでいます。しかし、深層学習技術を活用した外観検査システムは、数千枚単位の大量の学習用画像データや、画像処理エンジニアによる学習支援が必要な上、検査結果の説明性が乏しいなどの課題がありました。

PFNは、深層学習フレームワークChainer(TM)の開発や、重点事業領域とする交通システム、製造業、バイオヘルスケア分野への深層学習技術の応用によって蓄積した技術力・ノウハウを活かし、これまでの外観検査システムの課題を解決するPreferred Networks Visual Inspectionを開発しました。

  • Preferred Networks Visual Inspectionの特長
  1. 少量の学習データ(良品画像100枚と不良品画像20枚から)で検査ラインを短期立ち上げ
  2. 金属・プラスチック・布・食品など、様々な素材・形状に対応
  3. キズ・異物・汚れなどの異常箇所の可視化による高い説明性
  4. 直感的な学習UIにより、エンジニアでなくても簡単に操作

 

PFNがPreferred Networks Visual Inspectionとして提供するのは、学習支援ソフトウェアとCPU版異常検知ソフトウェアです。システムの構築にあたっては、ライセンスパートナーから、学習ワークステーション、検査機PC、撮影装置、可視化・操作UIなどを必要条件に応じて自由に組み合わせて導入することが可能です。また、高速検査のためのGPU版異常検知ソフトウェアもオプションで提供します。

これにより、運用のシンプルさと高精度を両立した自動外観検査システムを安価に短期間で構築でき、コストやシステムの柔軟性の問題から、これまで自動化できなかった製造ラインにも導入しやすくなります。また、問題個所を可視化する高い説明性があるため、個人のスキルに頼りがちな製造現場での技術継承やノウハウの横展開にも有用です。

 

Preferred Networks Visual Inspectionと従来製品の比較

 

 

  • 製品発表

幕張メッセで開催されるCEATECの新技術・新製品セミナー(N3-5)「ディープラーニングを応用した製品不良検知ソフトウェアおよびピッキングロボットソリューション」の中で、Preferred Networks Visual Inspectionの製品発表を行います。

 

PFNは今後も、機械学習・深層学習技術の実世界への応用を推進していきます。

CEATEC JAPAN 2018に出展します

株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長CEO:西川徹、以下、PFN)は、2018年10月16日(火)~19日(金)まで、千葉市の幕張メッセで開催されるCEATEC JAPAN 2018にブース出展いたします。また、開幕初日の基調講演CEATEC Keynote FutureにPFN代表の西川徹が登壇し、「すべての人にロボットを」と題した講演を行います。

展示ブースでは、PFNの新しい取り組みについて初公開する予定です。

 

●基調講演CEATEC Keynote Future

・日時:2018年10月16日(火)12:30~13:15

・会場:幕張メッセ 国際会議場 コンベンションホール

・講演者:株式会社Preferred Networks 代表取締役社長 CEO 西川 徹

・講演概要:

「すべての人にロボットを」
機械学習技術の発展により、ロボットの可能性は急速に拡大しています。様々な状況への柔軟な対応や、より人に近い作業をロボットが行うには、機械学習技術とロボティクスの融合が必要不可欠です。今後はより多くの場所で、人々がロボットの力を活用する場面が増えてくるでしょう。そのような新しいロボットの時代に、テクノロジーがどのように活用されうるのか、今の技術と今後の展望、そして私たちの新しい取り組みについて講演する予定です。

※CEATEC JAPAN 2018事務局公式リリースはこちら

●PFN展示ブース

・期間:2018年10月16日(火)~19日(金)

・展示エリア:トータルソリューションエリア(ブース番号A060)

・展示内容:PFNの新しい取り組みについて(初公開)

ODSC East 2018で、Chainerが Open Source Data Science Project賞を受賞

Open Source Data Science Project賞は、データサイエンス分野への顕著な貢献が認められたプロジェクトに授与される賞で、昨年はPandas Project と scikit-learnが受賞しています。今年は、“define by run”による動的で柔軟なニューラルネットワーク定義が評価され、Chainerが受賞しました。

 

 

 

Chainerは次のように評価されました:

Chainerは、柔軟で直感的なPythonベースのニューラルネットワークのフレームワークで、「アルゴリズムと深層学習の実装との間のギャップを埋める」ことに努めています。 Chainerは、フレームワークとして“define by run”を初めて採用し、ニューラルネットワークを動的に定義することができます。Chainerは柔軟性を重要な特徴にしているため、他のフレームワークでは難しいカスタマイズが可能であり、CPUやGPUでの計算もサポートしています。

https://opendatascience.com/odsc-east-2018-open-source-data-science-project-award-winner-the-chainer-framework/

 

Open Data Science Conference (ODSC)について

ODSCはデータサイエンスコミュニティに繋がり、日々使用するオープンソースアプリケーションに貢献するためのカンファレンスです。革新的なアイディアの交換を促し、OSSの発展を促進するために、国際的なデータサイエンスコミュニティを一つにまとめることを目的としてます。

 

オープンソースの深層学習フレームワークChainerについて

Chainerは、Pythonベースのディープラーニング向けフレームワークとして、“Define-by-Run”の手法を通じてユーザーが簡単かつ直感的に複雑なニューラルネットワークを設計するための高い柔軟性とパフォーマンスを兼ね備えています。2015年6月にオープンソース化されたChainerは、最も普及しているディープラーニング向けフレームワークの1つとして、学術機関だけでなく、ディープラーニングがもたらすメリットを現実世界のアプリケーションや研究に活用するための柔軟なフレームワークを求める産業界の多くのユーザーに支持されています。
Chainerは、最新の深層学習研究の成果を迅速に取り入れ、ChainerMN(分散深層学習)/ChainerRL(強化学習)/ChainerCV(コンピュータ・ビジョン)などの追加パッケージ開発、Chainer開発パートナー企業のサポートなどを通して、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動を支援していくことを目指しています。(http://chainer.org/)

コミックマーケット93にPaintsChainerブースを出展

プロジェクションマッピングによるマンガへの自動着色を体験

株式会社Preferred Networks (本社: 東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者: 西川 徹、以下PFN)は、2017年12月29日(金)~31日(日)の3日間、東京国際展示場(東京ビッグサイト)で開催されるコミックマーケット93に、企業ブース「AIがマンガに色付け!PaintsChainer(ペインツチェイナー)」を出展します。

 

  • PaintsChainerブースについて

線画自動着色サービスPaintsChainerをご紹介します。今回、プロジェクションマッピングを用いた新しいユーザーインターフェースを発表し、持ち込み線画イラストやマンガなど、紙への自動着色を体験していただけます。

  • 会場:東京国際展示場  〒135-0063 東京都江東区有明3-11-1
  • 会期:2017年12月29日(金)~ 31日(日)10時~17時(最終日16時まで)
  • ブース位置:西 1ホール ブース1332(企業ブース)
  • PaintsChainerコミケ特設サイト http://paintschainer-pr.preferred.tech/comiket93

 

AIがマンガに色付け!PaintsChainerブース(イメージ)

 

 

プロジェクションマッピングを用いたPaintsChainerの新インターフェース(イメージ)

白黒の線画や、マンガなどの用紙を中央に置くと、上部に設置されたプロジェクターが着色イメージを投影します。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • PaintsChainer(ペインツチェイナー)とは

PFNが開発・提供し、2017年1月のサービス公開と同時にTwitter等で大きな反響のあった、オンライン線画自動着色サービス。白黒等で描かれた線画ファイルや写真画像をアップロードするだけで、深層学習の技術を使ってイラスト上の顔や服装、風景等を認識し、完全自動着色または色指定による自動着色をおこないます。現在は着色モデルが異なる「たんぽぽ」「さつき」「かんな」を公開しています。(https://paintschainer.preferred.tech/index_ja.html

 

 

PaintsChainerの公式キャラクター
「絵愛ちえな(えーあい・ちえな)」

 

 

 

 

 

 

 

 

※PaintsChainer®は、株式会社Preferred Networksの登録商標です。その他、記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。

 

株式会社Preferred Networksについて

IoTにフォーカスした深層学習技術のビジネス活用を目的に、2014年3月に創業。デバイスが生み出す膨大なデータを、ネットワークのエッジで分散協調的に処理する「エッジヘビーコンピューティング」を提唱し、交通システム、製造業、バイオ・ヘルスケアの3つの重点事業領域を中心に、様々な分野でイノベーションの実現を目指しています。

オープンソースの深層学習フレームワークChainer(チェイナー)の開発・提供をはじめ、トヨタ自動車株式会社、ファナック株式会社、国立がん研究センターなどの世界をリードする組織と協業し、先進的な取り組みを推進しています。(https://www.preferred-networks.jp/ja/

人工知能のトップ会議AAAI-17で深層学習実装のチュートリアルを行いました

現地時間2月5日、サンフランシスコで開催中の国際会議AAAI-17において、PFNメンバーの得居と大野が深層学習の実装とフレームワークに関し”Deep Learning Implementations and Frameworks (DLIF)”と題したチュートリアルを行いました。

深層学習の応用においてソフトウェアフレームワークの利用は欠かせなくなっていますが、本チュートリアルはその実装の基礎や設計における選択肢、およびChainerを含む現存するフレームワークの特徴比較を行い、ユーザーが用途に合ったフレームワークを選択できるようになることを目的としています。

当日の発表資料とサンプルコードはこちらからダウンロード頂けます。

AAAIは30年以上の歴史を持つ人工知能分野におけるトップ会議であり、今年は機械学習の理論から、IoTやロボティクスにおける応用など計24のチュートリアルが企画され、DLIFはその中でも最大の事前登録者を集めました。なお、本チュートリアルは産総研の兼村厚範氏との共同発表で、また神嶌敏弘氏と麻生英樹氏に技術アドバイザとしてご協力頂きました。




(写真右から、PFNの得居誠也、大野健太、産総研の兼村厚範氏)


PFNはこれからもソフトウェア公開や論文発表、チュートリアルなどを通じて、アカデミアへの貢献を続けていきます。

CEATEC JAPAN 2016 に出展します

株式会社Preferred Networksは、2016年10月4日(火)〜7日(金)幕張メッセにて開催されております、CEATEC JAPAN 2016(www.ceatec.com)に出展しております。

Preferred Networksは、特別企画展示エリア内の人工知能パビリオンにおいて、人工知能(AI)の中核技術といわれるディープラーニング(深層学習)の製品への適用事例を、以下3点展示しております。

 

1.ドローン 深層強化学習に基づくドローン制御

複雑で制御が難しい対象(Cyber-Physical Systems)を物理モデルベースではなく強化学習を使って制御し、ドローンが自ら学習して飛行するデモを展示いたします。Preferred Networksは、深層強化学習を用いた自動運転や工場用ロボットの制御等で先端的かつ汎用的な技術を持っており、このデモではドローンというさらに複雑な制御対象にも適用できることを示します。

* Cyber-Physical Systems
実世界(Physical System)に浸透した組み込みシステムなどが構成するセンサーネットワークなどの情報を、サイバー空間(Cyber System)の強力なコンピューティング能力と結びつけ、より効率のよい高度な社会を実現するためのサービスおよびシステム

2.ロボット 棚から多様な物体を取出しできるロボット

現実世界の多種多様な物体をロボットで正しく認識して持ち運ぶことは、物流倉庫の自動化において非常に重要な課題であり、将来的には産業用だけでなく、家庭環境へも応用範囲が広がっていきます。倉庫内ピッキングに関する世界的な大会であるAmazon Picking Challenge 2016でも優秀な成績を修めたシステムを改良し、ドローン等と連携するシステムも構築しました。

3.DIMo  Deep Intelligence in Motion (ディープラーニングを利用した弊社データ解析プロダクト)による映像解析

深層学習を利用したデータ解析プロダクトによる映像解析のデモを実施します。展示では、例としてドローンを模したカメラからの映像を処理し、人を検知して男女などの属性を推定する技術を示します。監視用・マーケティング用を含めて現在使用されているカメラは無数にあり、それらを人が全て監視したり、単に記録用に使われたりするのではなく、リアルタイム性が高くインテリジェンスな分析ができることで、新しい防犯やマーケティングの仕組みを作ることができると期待されています。

■ CEATEC開催期間中に予定されている講演について
CEATEC期間中に予定されている弊社の講演は以下のとおりです。
・10/4(火) 11:15-12:15  IoT推進コンソーシアム総会 「IoTに向けた世界の取り組みと日本の取り組み〔仮〕」(CEO西川)
  http://www.iotac.jp/event/plenary2016/
・10/4(火) 15:10-16:10  ICTイノベーションフォーラム2016 「AI・ロボット技術の基礎研究と社会展開・社会実装との橋渡し」(CEO西川)
  http://www.keieiken.co.jp/if2016/
・10/6(木)  11:00-11:40  【CEATEC×産総研人工知能カンファレンス~PAVILION DAY】
「IoTのエンジンとなるディープラーニング」(CEO西川)
  http://www.ceatec.com/ja/conference/confDateList.html?date=2016-10-06  
・10/7(金) 10:00-11:00 CPS/IoTトレンドセッション 「実世界の人工知能 ~交通、製造業、バイオヘルスケア~」(CSO丸山)
・10/7(金) 12:30-14:30 AIと知財について「学習済モデルの再利用について(仮)」(CSO丸山)
・10/7(金) 14:40-16:55 特別展示企画セッション(FANUC稲葉専務取締役と弊社CEO西川の対談)
  http://www.ceatec.com/ja/conference/confDateList.html?date=2016-10-07

ぜひご来場の際は、ブースや講演にお立ち寄りください!

PFNオープンハウスを行います

この度、PFNは初めての採用イベントを企画しております。PFNは現在大きく成長のステージにあり、熱意のある人材を募集しています。この会は会社の雰囲気やメンバーを知っていただき、現在どのような課題に取り込んでいるか、技術者が普段どのようなことを考えて最先端の技術を作り出しているのかなどについてカジュアルにお話しする場となります。

当日は、多くのメンバーが参加予定ですので、ぜひお気軽にお越しください。

日時:10月22日(木)18:30〜20:30(受付開始18時)
会場:エムワイ貸会議室お茶の水(御茶ノ水駅から徒歩3分)
住所:〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台2-1-20 お茶の水ユニオンビル4F

アジェンダ:
– 代表西川より 「会社紹介とPFNメンバーに求めること」
– 岡野原techトーク…毎週ランチタイムに繰り広げられる岡野原タイムを再現
– メンバーより入社までと現在の業務への取り組み
奥田 遼介(エンジニア) / 得居 誠也(リサーチャ) / 田中 大輔(エンジニア)
– Q&A (採用や実際の業務、会社の雰囲気についてオープンな質問を受けます)

▼参加申し込み・イベント詳細に関しては下記URLをご参考ください
http://connpass.com/event/20898/

トビアス・ファイファーがパリで開催されたMobiComで登壇しました

9月7日-11日にパリで開催された21st International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom)にて、弊社トビアス・ファイファーがパネルディスカッションに参加しました。MobiComはモバイルコンピューティングとワイヤレスネットワーキングの分野でのトップカンファレンスです。

担当のパネルは以下となります。
「Big Data, IoT, … Buzz Words For Academia Or Reality For Industry?」
資料: http://www.sigmobile.org/mobicom/2015/pubformIoT-BigData-1.pdf

エール大学のWenjun Huと東京大学の江崎浩先生が議長を務め、江崎先生がPFNのエッジヘビーコンピューティングとディープラーニングによるIoTへのアプローチをご紹介くださいました。その後、質疑応答を交えながら、IoTの現状と今後についてパネリストは議論を深めました。学術機関は、どの様に世の中のリアルなデータを取得し研究することが可能か、また今後のIoTの跳躍に必要なことは何なのか、といったことが主なテーマとなりました。

Cisco Live! 2015出展

Preferred Networksは6月8日から11日まで米カリフォルニア州サンディエゴで開催されるCisco Live! 2015に出展致します。

 

 

IoT向けインテリジェンスを実現するソフトウェア製品・Deep Intellience in-Motion (DIMo) バージョン1.0を用いた映像解析ソリューションのライブデモを展示します。最新の研究成果である、深層学習を用いた自律的な最適行動獲得技術を、実際のラジコンカーに適用した動画を初公開します。

Preferred Networksは映像だけではなく様々なセンサーの情報を統合したインテリジェンスの実現による都市交通や製造業を含むIoT分野の変革のために、深層学習関連技術の研究開発を続けており、今回の展示はその成果です。場所は、World of Solutionsの3131番ブースで、現在参加中のCisco Entrepreneur in Residenseプログラムの一員としての出展です。皆様のお越しをお待ちしております。

 

 

 

 

 

CSOの長谷川順一がOECD知識経済に関するグローバルフォーラムで発表します