深層学習事例紹介＆

PFN/MSアライアンス テクノロジーアップデート

Preferred Networks, Inc

渡部 創史

Preferred Networks x Microsoft

深層学習の実社会での応用を強力に推進

Deep Intelligence

In Motion

Deep Learning Lab深層学習 開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティ

PFN x MS 認定トレーニング3 年間で 5 万人 深層学習人材育成

深層学習 ソリューション 開発Chainer / DIMo / Partner Solution / Microsoft Azure を組み合わせて、深層学習案件のすそ野を拡大

Preferred Networks x Microsoft

Azure 上で PFN Deep Learning Solution を展開

Preferred Networks x Microsoft

伸び続ける学習時間を ChainerMN x Azure で解決

• InfiniBand を活用し128 GPU で約 100 倍の高速化の実現

• XTREME DESIGN 社と連携。即座にMNが使える環境を10月から提供予定

1

10

100

1 2 4 8 16 32 64 128

理論値 Azure 実測値

（倍）

（GPU数）

1.0.0 リリース

ChainerMN 1.0.0 の主な新機能

Preferred Networks x Microsoft

今すぐ始められる 深層学習商材

故障の約40日前に故障予兆を捉える

ロボット故障

異常検知 外観検査映像解析

外観検査・異常検知の実証実験を募集中！

DIMo 異常検知（故障予測）パッケージ

時系列の数値データから、そのデータの時間的な経過による異常を検知する機能

正常時の波形を一定時間分投入正常時の波形を学習するため、異常データが学習の際には必要ない※実際に異常が発見できるか検証するために異常データ自体は少数は必要

PFNの手法

経過時間

異常スコア

故障の約40日前に故障予兆を捉える

判定閾値

既存手法

経過時間

ロボット故障

ロボット故障

15日前

故障直前までスコアがほぼ反応しない

上記はファナック社との事例

PFNの手法により、ある故障するケースにおいて徐々に異常度が上がって行く様子が可視化できた。

DIMo 映像解析パッケージ

機械学習D

IMo

v1.0

機能別

ライブラリ

画像認識

検出/追跡/認識

アノテーション

Hawk環境クラウドソーシング

映像解析パッケージ

アノテーションツール ヒト検出・認識結果Web GUIで設定を一括管理

デモ：https://www.youtube.com/watch?v=blMaZPEA5rA

● フロントエンドUI

● ヒト映像解析結果の確認表示

● 認識モデル・カメラ・マップの管理

● アノテーションツール

● Webブラウザ上で正解データ作成

● 外部企業経由で作業者に作業発注が可能

● 画像認識ライブラリ

● ヒト検出＆追跡（全身ベース）

● ディープラーニングによる属性認識

DIMo 外観検査パッケージ 概要

画像から物体の外観を検査しキズの有無を判定する機能

工場のラインなどで、製造物が順次流れてくる中で、それらの中でキズがついたりバリが出た不良品を人の代わりに検出する

キズあり

・・・

キズスコア低キズなし

● クラウド移行による

高負荷時の安定稼働

● Microsoftのサポートにより、

短期間でインフラ移行

● 「自動スケール」により

運用コストが1/4に

Preferred Networks x Microsoft

Azure でグローバル サービスを展開

PaintsChainer AIによる線画自動着色サービス

https://paintschainer.preferred.tech/

イラスト@cotubuuuun

アジアを中心に世界から反響が

10ヶ国語ぐらいで記事に

モデルも選択可能に

たんぽぽ（初期） さつき（new）

イラスト@cotubuuuun

自動着色機能の導入事例

アプリケーションの一部となった事で使い勝手は向上

Pixiv Sketch との連携

PaintsChainer API を提供

画像自体の生成：make.girls.moe

http://make.girls.moeのサイトにいって実際にご確認ください