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JSAI2022に参加してきました!


目次[非表示]

  1. 1.はじめに
  2. 2.JSAIとは
  3. 3.コニカミノルタの発表・展示
    1. 3.1.インダストリアルセッション
    2. 3.2.Jetson AGX Orin + FORXAI 骨格検知AI
    3. 3.3.LOVOT
  4. 4.注目発表のご紹介
    1. 4.1.動画解析による公共空間の行動検出 [岡野2022]
    2. 4.2.CNNを用いた風情報からの乱気流予測システム [村上 2022]
    3. 4.3.物体マッチングにより物体網羅性を向上した画像生成 [石井 2022]
  5. 5.おわりに
  6. 6.引用
  7. 7.参考

はじめに


こんにちは。技術開発本部 FORXAI開発センター AI技術開発部の早田です。

2022年6月14日(火)~6月17日(金)に開催された人工知能学会全国大会(The Japanese Society for Artificial Intelligence、以下JSAI)に参加してきました。

今回は、その参加報告をさせていただこうと思います。


JSAIとは

社団法人 人工知能学会は「人工知能に関する研究の進展と知識の普及を図りもって学術・技術ならびに産業・社会の発展に寄与すること」を目的として設立された学会です。

全国大会は年1度開催され、一般の研究発表の他、招待講演、企業展示ブースでの展示も行われます。
今年は6/14(tue)-17(fri)に、現地会場(国立京都国際会館)とオンラインとのハイブリッドで開催されました。


コニカミノルタの発表・展示

コニカミノルタは今回、プラチナスポンサーとして参加しており、インダストリアルセッションでの発表および、企業展示ブースにて展示を行ってきました。

会場ではコニカミノルタの画像IoTプラットフォームである「FORXAI(フォーサイ)」の技術を体験できるデモを展示しました。

インダストリアルセッション

インダストリアルセッションでは、『コニカミノルタの画像AI・IoTプラットフォーム「FORXAI:フォーサイ」』と題して、FORXAIの概要・技術、および社内外での活用事例についてご紹介させていただきました。

発表は現地会場およびオンラインで多数の方に聴講いただきました。


Jetson AGX Orin + FORXAI 骨格検知AI

先日発売が開始されたNVIDIA社のJetson AGX Orin上で、FORXAIの骨格検知AIを動作させるデモを行いました。
骨格検知AIの高速性と、Jetson AGX Orinの処理能力によりデモ映像で約700-800fpsと、Jetson Nanoと比較して約20倍の速度を実現している様子を見ていただきました。
この性能を活かした活用方法をご提案すると共に、来場者の方からも「このような事に使えないか・使ってみたい」等のご意見をいただきました。

LOVOT

コニカミノルタとGROOVE X社は、次世代型ロボットLOVOT(らぼっと)の表現力を拡張するために2020年春より協業を行っています。

コニカミノルタで開発している骨格検出アルゴリズムを用いて、リアルタイムに人の姿勢を推定することが可能となり、「目線の高さを合わせるようにしゃがむとLOVOTが近づいてくる」機能が実装されたことで、LOVOTにPRデモメンバーとして活躍してもらうことができました!
会場では、実際に認識の様子を見ていただきました。


注目発表のご紹介

ここからは、人工知能学会 全国大会2022に参加した技術開発本部 FORXAI開発センター AI技術開発部の小島、八馬から、いくつかの発表を紹介します。

動画解析による公共空間の行動検出 [岡野2022]

[八千代エンジニア株式会社]の発表です。
公共空間価値の定量評価は、監視カメラの動画から人流や行動をカウントするビデオ調査などが主流です。しかし、既存の調査手法は膨大な手間と時間がかかる、という課題があります。この発表では、「滞在しやすさ」の指標の一つである「ベンチ利用行動」を検出するモデルを作成し、公共空間価値の定量評価の効率化につながる可能性を示しています。コニカミノルタにおいても人流解析の検討を行っており、非常に参考になる内容でした。

紹介者:小島


CNNを用いた風情報からの乱気流予測システム [村上 2022]

ANAと慶應義塾大学による共同研究で、既存の気象予報モデルで予測が難しい晴天乱気流について、予測を行っています。
風の2次元空間分布情報を用いて、「CNNによるモデルの作成」及び「システム開発」を行っています。従来の気象予報モデルと比較した精度向上も確認できています。
乱気流に関してのモデル構築だけでなく、システムまで含んでいる点で非常に興味深い発表でした。

紹介者:八馬

物体マッチングにより物体網羅性を向上した画像生成 [石井 2022]

注釈テキストの内容にあった画像を生成するText-to-Imageにおいて、既存研究の課題の解決に取り組んだ研究です。
既存のText-to-Imageモデルでは、注釈テキストで指定した物体が無視され、正しく生成されない課題が存在しました。この課題を解決するために、学習時にテキストに含まれる物体と生成画像に含まれる物体を明示的に対応付け、物体が物体検出器で正しく検出されるように、NWを学習させるモデルを提案しています。
既存の課題をしっかりと捉えている点が印象に残る発表でした。



紹介者:八馬

おわりに

今回、人工知能学会 全国大会2022への参加報告をさせていただきました。
会場では多岐にわたる分野の参加者が来場されていて、幅広い方々にコニカミノルタの技術とソリューションのアピールができたと感じています。
また、会場では多くのご提案やご意見をいただきました。今後FORXAIをより良くしていくために活かしていきたいと思います。
いくつかメンバーの注目発表をご紹介させていただきました。
ご紹介させていただいた発表以外にも、多くの興味深い発表があり、参加メンバーにとって非常に有意義な機会となりました。



コニカミノルタは画像IoTプラットフォームFORXAIを通じて、お客様やパートナー様との共創を加速させ、技術・ソリューションの提供により人間社会の進化に貢献してまいります。


引用

[石井 2022] 石井尚悟, 山崎禎晃, 伊東聖矢, 大原剛三, 物体マッチングにより物体網羅性を向上した画像生成, 2022年度人工知能学会全国大会, in JSAI2022(2022)

[岡野 2022] 岡野将大, 緒方陸, 大久保順一, 藤井純一郎,安野貴人, 動画解析による公共空間の行動検出, in JSAI2022(2022)

[村上 2022] 村上百合, 岸宏行, 岸和喜, 永留幸雄, 西郷彰, 松本紋子, 宮本佳明, CNNを用いた風情報からの乱気流予測システム, in JSAI2022(2022)

参考

人工知能学会全国大会2022

人工知能学会

Jetson AGX Orin (NVIDIA)

LOVOT

Keisuke Hayata
Keisuke Hayata
技術開発本部FORXAI開発センター AI技術開発部 所属 人行動領域を中心とする機械学習のモデル開発などを行ってます


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