15. Microsoft の AI 分野での取り組み
Bing maps
提供開始
目的地への
最短経路
Microsoft
Research
設立
Hotmail
提供開始
迷惑メールの
判別
Bing search
提供開始
最適な
検索結果
1991 20091997 2008
Kinect
販売開始
人の動きを
認識する
Azure ML
提供開始
将来起こること
の予測
Skype
Translator
提供開始
人の言葉を
認識する
2014 20152010
CNTK
OSS公開
深層学習
ツールキット
2016
Cognitive
Services
提供開始
知覚・記憶・
判断・推理
2016
クラウド
ロボティクス分野
戦略提携
Pepper による
次世代型店舗
2016
Microsoft AI
and
Research
Group
設立
2016
りんな
提供開始
会話型
AI
2015
16. アプリケーション インフラエージェント サービス
Microsoft AI and Research Group
5,000 人以上の AI 専門チーム アプローチ
Cortana のような AI
を利用したエージェン
トにより、人とコ
ンュータのやりとりを
根本的に変える。
写真アプリ、Skype,
Office 365 等の全ての
アプリケーションに AI
を取り入れる。
認知機能、機械学習を
利用した分析などのイ
ンテリジェント機能を
全てのアプリケーショ
ン開発者に提供する。
Azureを利用して、世
界で最も強力な AI
スーパーコンピュータ
を構築し、誰でも利用
できるようにする。
17. • Personal Digital Assistant :人工 AI 秘書
• Cortana for Android, Cortana for iPad
リリース済み。Cortana Devices SDK 発表
• Cortana に対応したアプリ開発も可能
54. 5454
デバイス・コネクティ
ビティ
データ収集と
ブローカー
サービス
イベント処
理とデバイ
ス管理
データ管理
(変換・蓄
積・処理)
高度な分析
(Big Data 処
理)
データの提供と
表現・気づき
モビリティとコラボレー
ション
ISS Agent
ISS Gateway
Event Hub
Blob Storage
マシンデータ
の蓄積
Azure ML
予兆の学習モデル
Azure ML
修繕方法の
学習モデル
ダッシュボード
参照 • 顧客
• 設備
• 担当者
Notification
Hubs
通知
予兆イベント
修繕方法
の推奨
• ヘルス状態
• インシデント管理
• 対応のディスパッチ
現地技術要員の
モバイルデバイス
オペレーション
センター
Power BI
セルフサービス分析
『ThyssenKrupp teams up with Microsoft to create ‘smart’ elevators』
http://blogs.microsoft.com/firehose/2014/09/30/thyssenkrupp-teams-up-with-microsoft-to-create-smart-elevators/
数千のシステムとセンサー データ
• イベント :
✓ドア開閉、軸アライメント、キャビン速度、
モーター温度など
• アラーム :
✓故障アラーム、エラーコードなど
55. Azure ML を用いてビルの熱源・動力の制御モデルを構築し、自動制御を実施
55
① 建物の情報を Microsoft Azureにリアルタイム送信
② 機械学習 Microsoft Azure Machine Learning によりデータを解析・学習し、建物にフィードバック
これまでのビル設備管理は“経
験と勘”に頼っていたが、今回
の連携とクラウド化によって、
実データに基づく制御モデルの
構築や管理の自動化が可能とな
り、ビルの使用エネルギー効率
化と管理負担の軽減が実現する
80. 80
R 言語対応
• Execute R Script / Create R Model モジュール
• R スクリプトの記述と実行を制御する Azure ML のモジュール
• 良く利用される 400 以上の標準的な R パッケージを事前ロード済み
• カスタムパッケージを作成、ロードして利用する事も可能。
Execute R Script
• 主にデータ加工とプロット(可視化)に利用
Create R Model
• 機械学習の独自アルゴリズムの実装に利用
• Training Script(機械学習のアルゴリズム) と
Scoring Script (予測モデルの評価用スクリプ
ト)の2つを記述
80
Execute R Script モジュール の例
R スクリプトを記述
Execute R Script モジュール
カスタムパッケージ (Zip)
82. 82
依存関係のある R パッケージ (.zip) をまとめて ZIP 化して、”+NEW” で Dataset としてアップロードする
Saved Datasets からアップロードした Dataset を Drag & Dropし、R 実行モジュールの Script Bundle Port
(一番右側の入力ポート) に接続し、install.packages を利用して ZIP 内の R パッケージを読み込む
➢ 読み込み先としてセットするパスの “src/” 部分は固定
スクリーンショットは、RHmm モジュール
を読み込んで利用している例。依存関係の
ある MASS と nlme を含めている。
83. • Microsoft Azure Machine Learning Center
http://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/services/machine-learning/
• Azure Machine Learning Support Forum
http://social.msdn.microsoft.com/forums/azure/en-US/home?forum=MachineLearning
• Machine Learning Blog
http://blogs.technet.com/b/machinelearning/
83
87. • 世界記録を達成した MS Research のスピーチ研究チームが開発
• MIT や Stanford 等の様々な研究者と共同作業で改定中
• Python, C++, BrainScript
88. Theano only supports 1 GPU
We report 8 GPUs (2 machines) for CNTK only as it is the only
public toolkit that can scale beyond a single machine. Our
system can scale beyond 8 GPUs across multiple machines
with superior distributed system performance.
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
CNTK Theano TensorFlow Torch 7 Caffe
Speed Comparison (Frames/Second, The Higher the Better)
1 GPU 1 x 4 GPUs 2 x 4 GPUs (8 GPUs)
2015年7月時点