2020年10月29日 プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ
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2020年10月29日 開催 Jetson Education Program Webinar 講演タイトル 「プロフェッショナルAI×Roboticsエンジニアへのロードマップ 」 株式会社 アールティ 代表取締役 中川 友紀子 様
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- 2. 自己紹介 中川 友紀子 株式会社アールティ代表取締役 1971年1月21日生まれ 1995年法政大学大学院修士課程修了工学修士 1995年東京工業大学 大学院総合理工学研究科 助手 1998年科学技術振興機構ERATO北野共生システムプロジェクト研究員 2005年株式会社アールティを創業 詳しくは、 https://ja.wikipedia.org/wiki/中川友紀子 著書 日経Roboticsコラム連載（2015年8月号から） ロボットのいるくらし（単行本・共著、2007年、日刊工業新聞社） 入門Bluetooth(単行本・共著、2000年、技術評論社) 専門分野 動画像処理、マルチモーダル情景理解、ニューラルネットワーク、ファ ジィ知識工学、GA、自然言語処理、UNIX系ネットワークスーパーユー ザー(基幹ネットワークからサーバー立ち上げまでフルスタックで対応可 能)、科学館展示、ロボットを通じた科学技術教育 2015年より日本知能情報ファジィ学会副会長 近年のロボット関連の取材でインタビュー、講演等 2015年 日本経済新聞社講演会にて講師 2015年 世界で知るべきロボット業界の女性25人に選出 （ロボハブシリコンバレーロボティクスのWEBメディア） 2015年 日本経済新聞7月17日夕刊2面で紹介 2015年 日経MJでロボットパイオニアフォーラムの紹介記事掲載 2016年 2017年「ロボット解体新書 ゼロからわかるAI時代のロボットのしくみと活 用」に掲載 2017年 帝国データバンク2017年2月17日号インタビュー (2014年以前の講演、論文、受賞多数のため割愛) 2
- 3. アールティのご紹介 3 Road to AI & Robotics事業(教育) AI & Robotics Solution事業(受託開発) Work with Robot事業(自社開発) 高度人材育成を中心に展開 先端技術開発に特化 自社の技術優位性が高い Jetson活用中 第2創業 当社ミッション「ロボットのいるくらし」を実現するためには、AI/ロボットを広めてマーケットの拡大、企業としてのビジネス基盤 の拡大が欠かせない。エンジニアの育成が欠かせないと考えて教育事業から手掛けたが、ミッション実現のためにはロボット マーケットの拡大も欠かせないと考えた。そして第二創業を2015年頃決意。マーケティングを行い、第二創業進出分野をラス トワンハンドの実現と定めた。最初のターゲットとして、自社に得意な技術が応用でき、ニーズの高い中食の食品工場向けに 絞り込んだ。2017年にVCより資金調達を行い、現在、世界中の食品工場にロボットを届ける目標に向かって爆進中
- 4. 高度人材育成における実績 4 ● RTミドルウェア普及貢献賞 ○ 2019年 一般社団法人日本ロボット工業会 ● システムインテグレーション部門 技術 業績賞 ○ 2018年 計測自動制御学会主催 ● ロボット学会の教材採用 ● ROSConJPでの教材採用 ● ロボット学会の教材採用 ・デンソー株式会社様 ・岩崎電気株式会社様 ・大手自動車メーカー系列企業 ・大手家電メーカー ・他多数
- 5. 教育業界での評価 5
- 6. JETSON Education Partner 「Jetsonを活用したAI教育、さらにエヌビディアが行うJetson AI Certificationなどを軸にして 教育機関に対 して教育プログラムやカリキュラムをカスタマイズして展開していくパートナー」
- 7. Agenda 1. 株式会社アールティのご紹介 2. AI×Roboticsについて 3. AI×Roboticsにおけるプロフェッショナルとは 4. Robot as Body for AI、どんなことを学ぶのか？ 5. Jetsonを使ったAI×Robotics 6. セミナーのご紹介
- 9. 推論フェーズ Jetson TX2i モジュール https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-tx2 推論結果食品画像 9 食品検出用モデル
- 12. なぜロボット化が必要か？ 12 年 万人 年 万人 推計 年 万人(推計) 国立社会保障・人口問題研究所発表 12,602-11,662=940(万人) 1,399万人(2020年8月) 882.3万(2019年7月) 年 万人(1月集計)
- 15. 仕事の種類 エンジニア ワーカー
- 16. Road to AI&Robotics 人数構成比について 学校関係 企業 ホビイスト 自学習の補完として 製造部門 開発部門 研究 部門 小中学校 普通高校 大学 高専 ロボット事業の増 加に伴い近年 ニーズが高まる セミナーニーズ層 リカレント教育 エンジニア ワーカー スペシャリスト
- 17. AI×Roboticsのお仕事
- 19. Robot as Body for AI
- 20. セミナーラインナップ 20 ハンズオンの製作実習 ROSロボット入門講座 組み込みプログラミング講習 10月に発売 ロボット実機と動画で学ぶ 「プロロボ道 E-learning」 お客様のご要望に合わせてカスタマイズも可能です！ お問合せください。
- 22. Road to AI&Robotics Training Map 22
- 23. AIもロボットもツールに過ぎない
- 24. Road to AI&Robotics 教材開発のコンセプト 1. 実践教育に使えること ○ プロフェッショナルエンジニアを目指す人の教材として理論を重視 ○ AIが使いやすいように理論と実際の乖離を最小限にした機材開発 2. 基礎技術の習得を目指す ○ エンジニア育成のために基礎を一通り学習できる内容 ○ 大学と連携した理論的な教科書を出版、実践的に学べるよう体系化 3. オープンソース ○ 大学向けは研究に使いやすいサンプルソースとして提供 ○ 企業向けはライセンスに準拠した製品開発・応用向けとして公開
- 25. Road to AI&Robotics 製品販売(正規代理店、他社製品) 正規代理店 ● ROBOTIS(韓国) ● Seed Robotics(ポルトガル) ● 近藤科学株式会社 ● 双葉電子工業 ● 北陽電機株式会社 URGシリーズ ● デンソーウェーブ COBOTTA ○ 公式ROSサポートとして業務提携 ● ソフトバンクロボティクス NAO 他社取扱製品 ● ランニングエレクトロニクス ● 京商 ● VSTONE ● スイッチサイエンス ● 大平技研 ● その他多数
- 26. Road to AI&Robotics Jetson Nano Mouse 26 卓上サイズ 2輪駆動 組立済み製品 ステレオビジョン
- 27. メインボードはJetson Nano 27 ※NVIDIA Jetson Nano 開発者キット B01を採用しています（別売）
- 28. ステレオカメラ搭載 28
- 32. ロボットを動かすまでで難しいところ ● ハードウェアの設計・組み立て ● ハードウェアを制御するためのソフトウェア開発 ● 動かなかったときの問題の切り分け ○ 初期不良？接続不良？設計の問題？が初心者はわからない これらが全部整っているのがJetson Nano Mouse 32
- 36. ROSについて ● ROS → Robot Operating System ○ ロボット用のフレームワーク / ミドルウェア ○ WindowsやUbuntuなどのOSとは異なる ● ソフトウェアだけでなくプラットフォームを指す ○ コミュニティ + エコシステム ● 公式サイト ○ 公式ページ：http://www.ros.org/ ○ 日本語サイト：http://wiki.ros.org/ja ● コアとなるソフトウェアはBSDライセンスのオープンソースソフトウェア ○ 商用可の緩いライセンス、詳しくはこちらから（ https://www.ros.org/is-ros-for-me/ ） ○ 幅広く開発がされているおり、開発者ごとにライセンスを適用している 36
- 37. ROSのコミュニティとその成り立ち ● 2000年頃にスタンフォード大学の研究室から始まった ○ http://stair.stanford.edu/index.php ● WillowGarage(※1)という企業に展開していき ○ Open Source Robotics FoundationとOpen Source Robotics Corporationが形成された ● 現在はOpen Roboticsという会社になった ○ https://www.openrobotics.org ● スポンサーとして ○ Amazon, NASA, HITACHI, Toyota Research Instituteなどがある ● ※1: 2006年〜2014年 37
- 38. ロボット ● 移動ロボット ○ TurtleBot3 ○ 自動運転にも利用（Autoware + 自動車） ● アームロボット・ヒューマノイドロボット ○ COBOTTA ○ Motoman ソフトウェア ● OpenCV ○ コンピュータビジョンのためのライブラリ ● Darknet ○ 物体検出などに用いる機械学習フレームワーク TurtleBot3※ Motoman※ 38 ROSで動くロボットとソフトウェア ※ 画像はrobots.ros.orgより（CC-BY-3.0）
- 39. ROS基礎 - なぜROSを使う？ ● ROSがなかったら・・・ ○ ロボットを制御するためのソフトウェアを自前で用意 ■ モータ制御 ■ センサ制御 ■ センサが取得した値の管理 ■ AD変換 ■ センサとロボットの座標合わせ ■ センサ同士の座標合わせ ■ 各センサとモータの通信手段を合わせる ■ ロボットの運動学を計算 ■ これら全部を制御する枠組み
- 40. ROS基礎 - なぜROSを使う？ ● ロボットを開発し制御プログラムの実装までの手間が減る ○ 基本的なフレームワークが用意されている ○ 開発コミュニティが広い ■ 簡単なことなら公開されているものを利用してすぐ実装ができる ● ソフトウェアをモジュール化しやすい ○ マルチプロセスが容易に実現可能 ■ 様々なセンサや複数のモータを統合しやすい ● 複数言語に対応、データ可視化ツール、データ型の標準化など ○ プラットフォーム全体を網羅 「作りたい」が素早く実現可能 「やりたい」に素早く着手可能 40
- 41. ● 概要 ○ Jetson Nano Mouseで画像処理や機械学習のソフトウェアを実行する方法を紹介 ○ Pythonで記述されたソフトウェアを用いてロボット開発の流れをハンズオン形式で説明 ● 受講者想定 ○ Pythonを用いたソフトウェア開発経験および画像処理や機械学習を用いたソフトウェア開発 経験がある方 ● 参加費 3万円/人（Jetson Nano Mouseは付属しません） ● 開催日時 ○ 2020年11月25日（水）10:00～17:00 ● 申し込み締め切り ○ 2020年11月18日（水） ● 特設ページ ○ https://rt-net.jp/service/seminar-jnmouse/ セミナー概要 41
- 42. セミナースケジュール 42 10:00 - 10:15 オンラインセミナー接続確認・本日の流れの説明 10:15 - 12:00 第1部 ロボット紹介・ロボットのソフトウェア紹介 12:00 - 13:30 昼休みおよび第2部の準備 13:30 - 14:45 第2部 機械学習を用いたサンプルの実行と解説 14:45 - 15:00 休憩および個別質問など 15:00 - 16:15 第3部 ROSを用いたサンプルの実行と解説 16:15 - 16:30 第4部 ROSと機械学習を用いたサンプルの紹介 16:30 - 17:00 休憩および個別質問など 17:00 セミナー終了
- 43. 第1部の内容（予定） 1. ロボットとは何か a. 一般的なソフトウェア開発と ロボットにおけるソフトウェア開発の大きな違いについて 2. Jetson Nano Mouseの紹介 a. Jetbotとの違いについて b. 簡単なリスクアセスメント 3. ロボットを動かす様子の紹介
- 44. 第2部～第4部の内容（予定） 1. 画像処理サンプルや機械学習を用いたサンプルを実行 a. Jupyter Notebookを使ったサンプルプログラムでJetson Nano Mouseを操作 b. 上記サンプルプログラムの簡単な解説 2. ROSの説明 a. ROSが開発されるようになった経緯とその特徴の紹介 3. ROSサンプルを実行 a. アールティが公開しているサンプルプログラムでJetson Nano Mouseを操作 b. 上記サンプルプログラムの簡単な解説 4. 複雑な構成のROSパッケージの紹介 a. 機械学習を用いた画像処理用ROSパッケージなど ほかのROSパッケージとの連携デモの紹介 b. 使い方を紹介し、詳細を説明した資料を別途配布予定
- 45. ● 概要 ○ Jetson Nano Mouseで画像処理や機械学習のソフトウェアを実行する方法を紹介 ○ Pythonで記述されたソフトウェアを用いてロボット開発の流れをハンズオン形式で説明 ● 受講者想定 ○ Pythonを用いたソフトウェア開発経験および画像処理や機械学習を用いたソフトウェア開発 経験がある方 ● 参加費 3万円/人（Jetson Nano Mouseは付属しません） ● 開催日時 ○ 2020年11月25日（水）10:00～17:00 ● 申し込み締め切り ○ 2020年11月18日（水） ● 特設ページ ○ https://rt-net.jp/service/seminar-jnmouse/ セミナー概要 45