はじめましてフバチと申します。私は、もともと化学エンジニアで、日本に来る前は、ワルシャワ工科大学（ポーランド）で20年ほど働いていました。私は2021年5月からエコモットのデータアナリティクス部に勤務しています。エコモットで働くことで、異常検知、点群超解像、画像ノイズ除去といった問題に対するAI手法の応用について、新たな経験を積むことが出来ました。これらの問題はすべて、私にとって非常に興味深いものでした。また、私自身、化学工学の課題にAIツールを導入することにも興味があり、最近、物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）について調べています。
このブログでは、私が調査したPINNについて、簡単な実験を交えて紹介したいと思います。データ分析やAI活用に興味がある方から反応を頂ければ嬉しく思います。
PINNは、物質、エネルギー、流体などの輸送現象のシミュレーションを可能にします。このようなシミュレーションは、化学反応におけるプロセス理解には欠かせません。
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こんにちは！製品開発部の板谷です。
今回はAI×IoTを使った空席状況確認サービス「アイテル」をご紹介させていただきます！
アイテルは今年7月、札幌市から新型コロナウィルス感染拡大防止事業の対象ツールとして採択されました。
今年は何といっても新型コロナを発端にして、100年に1度の歴史的な年になりました。感染防止の観点から人との接触をできるだけ避けることが推奨され、今尚、社会は大混乱に巻き込まれています。歴史的な出来事として、リモートワークやweb会議が普及したことも挙げられますね。私自身リモートワーク中心の生活を9か月以上続けております。学会をはじめ、各種セミナーもzoom等を利用したリモート開催に切り替わったおかげで、移動せずに多くの会議に出席することができ、いつもの年より多くの情報を得ることができました。ただし、コミュニケーションが激減したことにより得た知識の定着率を押し下げているので、成長率は年相応にマイナス成長なんだと思います。
# DeSETの研究成果が論文になりました。
以前ブログで報告させて頂いたDeSET（海底探査技術開発プロジェクト）の研究成果が、「High-resolution bathymetry by deep-learning-based image superresolution」 1というタイトルでPLOS ONE2に掲載されました。
AI構築する際、何をおいても必要なのはデータです。データがない場合、インターネット上のデータ（画像とか文章とか）を利用する場合も結構あるのではないでしょうか？
インターネット上にあるからと言って自由に使えるわけではありません。これらのルールを定めている法律が著作権法です。
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1年ほど前、ソニー Neural Network Console と エクセルで始める ニューラルネットワークを投稿しました。
Neural Network Console（以下、NNC）は、プログラムを組まずとも、ニューラルネットワークの設計・学習・検証・推論できるようになっています。インストールも展開するだけなので、Windowsでニューラルネットワークを始めようと思っている方には、おすすめのソフトウェアです。いろいろ使っていくと、学習結果を使て推論だけのシステムを作りたくなることでしょう。折角、学習したネットワークをクラウドやエッジで使わないのはもったいないと考えている方も多いと思います。
今回は、NNCで学習したネットワークを用いて、同じくソニーが公開しているNeural Network libraries（通称、nnabla。以下、nnabla）を使うことで、驚くほど簡単に推論システムを作る方法をご紹介します。
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GPUユーザー1は、様々なフレームワーク2や言語3で提供されるサンプルコードを試したり、バージョンアップによって動かなくなった過去コードのメンテナンス4に追われたりと、環境にまつわる問題に日々悩まされていました。
この問題に対する解は仮想環境の利用です。仮想環境はこのような問題を解決するのに役立ちますが、所詮フレームワークを切り替えたい位の話なので、VMwareなどの仮想マシンではいろんな意味で重すぎます。ほとんどのGPUユーザーに使われている仮想化が、コンテナ型のDockerです。5 以下、Dockerについては既に使っていること前提で、話を進めていこうと思います。
Docker6を使っていると、ちょっと気になることがあります。それは、dockerがデーモンで動いているし、イメージを立ち上げるには、実行時にsudoしないといけない7し、イメージ内ではrootになっていし、違和感満載8です。さらに、USBカメラ使いたいとかGUIしたいなどのちょっとしたことが面倒9です。
これは、まぁ慣れ的な話だし、慣れている人には慣れろと言われそうですが、他にいい方法があるハズです。
そこで、いきなりですが、結論です。そんなあなたは、
以上。
それでは、あなたをこの結論に誘う８つのことをご紹介します。
カラスが嫌いな友達のために、画像判定AIを使って、カラスを発見したらslackに「カラス来たぞ～！！！」と通知してくれる、特に役立たなそうなものを作りました。
ゴミ捨て場などにカラスがたまっていたら「カラスがいる！」ということをslackで教えてくれ、ごみ捨てに行く心の準備ができるもの。くらいに考えています（笑）
本当は、実際にストリーミングをとっているカメラが、カラスを発見したらslackに通知するという流れでやりたかったですが、カメラの部分はまたの機会にということで・・・。余裕があればやります。カメラの方も。
Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ！】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考に分類器を作り、評価の値にカラスを検出したらslack通知をするという構造にしています。
CNNに関する内容は、Udemyの【画像判定AI自作にチャレンジ！】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門を参考にしていただくか、
「エアコン消したっけ？」をAIでなくそう！をご参考ください。
この記事では、評価結果からslackに流す部分をメインに記述しております。
でかい (箱もでかいです)
