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Blair Hanley Frank

Blair Hanley Frank

執筆記事

AWSのクラウド機能をローカルデバイスに拡張する「AWS Greengrass」、IoT向けサービスを正式ローンチへ

Amazon Web Services(AWS)は本日(6月7日)、Greengrass の公式ローンチにより IoT サービスの取り組みを強めた。新たなサービスによってエッジデバイス上でのデータ処理と、デバイスからクラウドへの通信が容易に行えるようになる。 Greengrass では、カスタマーは必要な機能を記述し、それを互換性のあるデバイスにデプロイすることができる。デプロイした機能はローカル…

AWS-Thomas-Cloer-Flickr
(上)Amazon Web Services (AWS)
IMG_2135 via Flickr by Thomas Cloer

Amazon Web Services(AWS)は本日(6月7日)、Greengrass の公式ローンチにより IoT サービスの取り組みを強めた。新たなサービスによってエッジデバイス上でのデータ処理と、デバイスからクラウドへの通信が容易に行えるようになる。

Greengrass では、カスタマーは必要な機能を記述し、それを互換性のあるデバイスにデプロイすることができる。デプロイした機能はローカルハードウェアまたは AWS クラウドからのトリガーに対応して動作する。この機能を用いると、IoT デバイスの鍵であるネットワーク接続なしでのデータ処理が可能だ。また、Greengrass が組み込まれたハードウェアと Amazon クラウド間で安全な通信を行い、カスタマーはクラウドとデバイス間でデータをやり取りできる。

このサービスは AWS が昨年ラスベガスで開催した re:Invent カンファレンスで発表したものであり、クラウドプロバイダが市場で他社と競合する上で力強い戦力となる。大手クラウドプロバイダは通常何らかの IoT サービスのセットを有し、企業がコネクテッドデバイスを活用できるようにしているが、AWS が今回のローンチで最初にファーストパーティとしてエッジデバイスでのデータ処理(エッジプロセッシング)を一般向けに提供することになり、これはカスタマーやハードウェア設計製造パートナーにとっては大きな魅力となるだろう。

MachNation の共同設立者で CTO の Dima Tokar 氏によると、とりわけ Greengrass は Microsoft の Azure IoT Edge サービスに比べると手に入りやすく、Amazon にとっては有利に働くという。

彼は e メールで次のように述べている。

クラウドプラットフォームを評価している将来の顧客に対して、Greengrass が一般に入手可能なことにより AWS は一時的に優位に立つでしょう。同製品は量産導入が可能なエッジデバイスの機能セットを備えていますから。クラウドプラットフォームを評価するハードウェアベンダーにとって、Greengrass を提供する Amazon の存在は、クラウドベンダーのトップ企業が一般利用可能なクラウド製品を提供し、ハードウェアベンダーはそれを購入して自社ハードに組み込めることを意味しています。

Greengrass のもう一つの鍵となる利点は、ユーザがエッジデバイスで実行する機能は同社の「サーバーレス」プロセシングサービス AWS Lambda を使ってビルドできることだ。理論的には、開発者は Amazon のクラウドでもエッジデバイスでも動作する Lambda 機能を記述することができる。

同社の IoT 担当 VP である Dirk Didascalou氏によれば、AWS のエッジコンピューティング機能の構築には3つの「法則」があるという。

まず、データを物理の法則よりも早く転送することはできず、また、データをネットワーク越しに送るのは一部のアプリケーションでは速度が足りていない。現行法ではあるレベルのセキュリティとプライバシー保護が必要で、これがクラウドや IoT をうまく使いこなすのを難しくしてしまっている。また、経済の法則から見るとエッジデバイスからクラウドまで大量のデータを低価格で送ることはできない。AWS Greengrass が狙うのは、これらの問題の解決だ。

ローンチにあたり Intel は、ハードウェア製造会社や企業がこの新サービスを導入しやすくできるよう新たな IoT 開発キットと Greengrass 対応のゲートウェイを発表した。Qualcomm もまた、同社の DragonBoard 410C 開発キットが Greengrass をサポートするとし、この新サービスが組み込まれたカスタマのハードウェアを公開した。

火曜日(6月13日)以降、Greengrass クラウドサービスは AWS の北バージニアとオレゴンのデータセンターで一般利用可能になる予定。そして今後数週間のうちにフランクフルトとシドニー地域でも利用可能になると Didascalou 氏は述べている。Greengrass 対応デバイスは世界中でデプロイ可能だ。

太平洋時間12時35分、Dima Tokar 氏のコメントを更新。

2017年6月7日訂正:記事には当初 DragonBoard 410C は新規と記載していたが、実際は異なる。DragonBoard 410C は2015年3月にリリースされている。記事はすでに訂正済み。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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企業のマシーンラーニング活用を支援するElement AI 、シリーズAで1億200万ドルの大型調達

モントリオールを拠点に、マシーンラーニングシステムの利用に関する問題に取り組んでいるスタートアップ Element AIが1億200万ドルという大型の資金調達をしたことを発表した。今回の調達ラウンドはData Collectiveが主導しており、AI企業がシリーズAラウンドで調達した額としては史上最大額となる。 この大型調達によって、企業と企業が抱える問題を解決するマシーンラーニングの専門家を結び…

上:Element AIの経営陣
Image Credit: Element AI

モントリオールを拠点に、マシーンラーニングシステムの利用に関する問題に取り組んでいるスタートアップ Element AIが1億200万ドルという大型の資金調達をしたことを発表した。今回の調達ラウンドはData Collectiveが主導しており、AI企業がシリーズAラウンドで調達した額としては史上最大額となる。

この大型調達によって、企業と企業が抱える問題を解決するマシーンラーニングの専門家を結びつけるElementは大きな軍資金を手に入れた。今回のラウンドに参加したのは、Real Ventures、カナダ開発銀行(BDC)、Intel Capital、Microsoft Ventures、カナダ国立銀行、NVIDIA、そして様々な政府系ファンドが参加していいる。

今回の新たな調達資金によって、Element AIは事業の拡大が可能になるだろう。同社のコーファウンダー・CEOである Jean-François Gagné氏によれば、同社はトロントとアジアに新たに拠点を設ける予定であるという。

Element AIの仕組みは、特定のソリューションを提供するマシーンラーニングの専門家と企業を結びつけるというものだ。深い専門知識を有した従業員をもち、ソリューションを見つけるために大学の研究チームとも協力する。

Gagné氏は、Element AIは様々な利点を顧客に提供できると考える。大企業向けにAIのシンクタンクの役割を提供すると同時に、スタートアップとより企業規模の大きな顧客を結びつけ、他の方法ではなしえないような形で問題解決をできるという。

同社の調達ラウンドは、その調達額という点だけが突出しているのではない。今回のラウンドでは、競合同士を一つのタームシートにのせた。Intel Capital とNVIDIAの両者が同じシリーズAラウンドに投資をしたというのは、Gagne氏曰く初めてのことであるという。

【原文】

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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イスラエルの機械学習スタートアップBrodmann17、高価なチップを使わずIoTの視覚を強化するプロダクトをローンチ

イスラエルの機械学習スタートアップ Brodmann17は、市場最強とするアルゴリズムを携えてコンピュータビジョンの競争に参入しようとしている。同社はローンチを行った本日(6月1日)、歩行者検出、顔検出その他のタスクをこなす新たなマシーンビジョン製品を披露した。 機械学習で最大の問題の一つは、進化したアルゴリズムを効率的に動かすことだ。最高級のシリコンチップを搭載し、パワーを必要とするサーバ上でモ…

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Brodmann17チーム(左から:チーフサイエンティスト Assaf Mushinsky 氏, CEO Adi Pinhas 氏, パートナーシップ担当 VP Ruby Chen 氏, CTO Amir Alush 氏)
Image Credit: Brodmann17

イスラエルの機械学習スタートアップ Brodmann17は、市場最強とするアルゴリズムを携えてコンピュータビジョンの競争に参入しようとしている。同社はローンチを行った本日(6月1日)、歩行者検出、顔検出その他のタスクをこなす新たなマシーンビジョン製品を披露した。

機械学習で最大の問題の一つは、進化したアルゴリズムを効率的に動かすことだ。最高級のシリコンチップを搭載し、パワーを必要とするサーバ上でモデルを訓練して動作させることと、スマートフォンやコネクテッドカー、カメラの中に内蔵されたプロセッサでこれを動作させることは別物である。Brodmann17によると、同社のアルゴリズムは幅広い種類のハードウェアユニット上で動かせるほか、他社の最新製品よりも迅速、正確、効率的であるという。

テクノロジーのアプリケーションを動かすのにその点は重要だ。ハードウェアユニットメーカーはインテリジェント能力を追加したいと思うものだが、モバイル端末上でコンピュータビジョンのために GPU を使いたくはない、と Brodmann17の CEO である Adi Pinhas 氏は述べている。

誰であれ、IoT デバイスやスマホの中にはとてもホットで高価な GPU は入れたくないものです。

その問題に対処するため、チームは新たなディープラーニングのアーキテクチャを構築したと CTO の Amir Alush 氏は語る。このアルゴリズムはただ既存のアーキテクチャを採用して小型デバイス上で動かせるよう圧縮しているのではなく、効率性の向上を目指して一から作られたものだ。

ディープラーニングのアーキテクチャには、コンピューティング実行の際に多くの冗長性があることが判明しました。(Alush 氏)

例えば、彼らチームは単一の Samsung Artik A15プロセッサコア上で、1秒あたり約25ものフレームでリアルタイムの顔検出ができるという。デモンストレーションコードは Artik チップ用に最適化されていないので、将来さらなるパフォーマンスの向上が図れるだろうと Alush 氏は述べている。

アルゴリズム内部の動きの詳細についてはまだ一般向けに情報を公開していないが、今年後半には明らかにしていく予定だそうだ。ただ、彼らにはマシーンビジョン分野を進化させる能力があるとみられる。Pinhas 氏と Alush 氏はそれぞれこの分野で複数の論文を執筆した実績があり、チーフサイエンティストの Assaf Mushinsky 氏 はかつて、Samsung と EyeSight Technologies でマシーンビジョンに取り組んでいた。Brodmann17のアルゴリズムを支えるテクノロジーは、現在 Facebook でリサーチサイエンティストとして勤務しているテルアビブ大学教授の Lior Wolf 氏が運営しているラボで誕生したものだ。これがうまくいけば、このテクノロジーはアプリケーションの幅を広げていくことになる。

同社は Lool Ventures、Samsung Next、Sony Innovation Fund が共同でリードしたシードラウンドで160万米ドルを調達した。Lool のゼネラルパートナーである Yaniv Golan 氏によれば、彼らのテクノロジーがうまくいくことを検証してしまえば、投資を決断したのはきわめて自然な成り行きだったという。

私たちが Brodmann17テクノロジーの重要性と影響度を理解し、商業的な顧客とともに実際の実行作業で同社が生み出した事業を理解してしまえば、迷うことはありませんでした。

社名の由来は Korbinian Brodmann 氏だという。この人物は人間の脳を機能に応じて52の部分に分類したサイエンティストである。同社の名は Brodmann Area 17(ブロードマン17野)という、脳の後ろ側にあって主に視覚野となっている部分にちなんで付けられた。

Brodmann17の画像処理テクノロジーを統合するのに、特別なハードウェアやソフトウェアは不要だ。同社の顧客であれば、ソフトウェアアップデートを使って既存デバイス上でこのテクノロジーを採用できる。

そのほか、同社顧客はチームが継続的に実施している改良をベースとして、すでにディプロイしてある Brodmann17モデルをアップグレードすることも可能だ。

Pinhas 氏によると、既存オープンソースコンピュータビジョンをアプリケーションで動作させようと試したものの失敗したという企業を対象に、同社のテクノロジーを販売しているという。

様々な企業と打ち合わせをしていると、先方はディープラーニングへの期待という点で、その会社が求めることや手持ちのリソースなどをすでに把握しています。

現在同社は歩行者検出や顔検出といった主要な問題に関連する製品の構築に注力している。そして今後も、コンピュータビジョンに注力し続ける予定だ。この分野でなすべきことはたくさんあり、活用方法が尽きることはない。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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