【機械学習】キユーピー、グーグルの深層学習による原料検査で生産性2倍に 「TensorFlowはよかった」 [無断転載禁止]©2ch.net ->画像>1枚

　「人力で実施していた食品製造ラインの不良品検知にディープラーニング（深層学習）を使うことで、生産性を2倍に高められた」――。キユーピーの荻野武生産本部次世代技術担当次長は、グーグルが2017年6月14日に開催したイベント「Google Cloud Next '17 in Tokyo」の報道関係者向けセッションに登壇。ディープラーニングを駆使した原料検査装置開発の取り組みを説明した。

　荻野氏は同社の原料に対する思いをこう語る。「創業時から『良い商品は、良い原料からしか生まれない』という考え方を受け継いでいる。現在、数千種類の原料を取り扱っており、安全安心にこだわって良品を選別している」。

　原料検査装置へのディープラーニング活用の対象としたのは、ベビーフード用のダイスポテト（賽の目状にカットされたジャガイモ）だ。従来は「一つの製造ラインに100万個ある原料に対し、異物混入や不良品がないかを人が目視で検査していた」（荻野氏）という。画像処理技術などを使った機械化を長年検討してきたが、「現状の技術では不可能だった」（同氏）。

　現場の負荷軽減のため、荻野氏はAI（人工知能）の活用を検討した。数十社のAI技術を検討した結果、米グーグルが開発したオープンソースのディープラーニングフレームワークである「TensorFlow」を採用した。同氏は「処理性能や汎用性が高く、技術レベルも優れていた」と選定理由を説明する。

1万8000枚の画像から良品の特徴を学習

　グーグルとデータサイエンス分野に強みを持つITベンダーのブレインパッドの支援を得て、2016年11月に概念検証（PoC）を開始。現状は工場内のオンプレミス（自社所有）環境のPCでTensorFlowを動作させる。1万8000枚の製造ラインの画像を読み込ませて、良品の特徴を学習させた。荻野氏は「TensorFlowを不良品と良品の分類に使うのではなく、良品のデータのみを学習させることで精度の向上と学習時間の短縮を両立できた」と語る。

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類似度とか閾値とか考えなくていいのは楽

しかしグーグルさんはすげえな

こういう技術を実際のビジネスに繋げられるってのは素晴らしいこと
日本では技術者は開発しても経営者がそれをビジネスに繋げられることができないことが多い

米国にはゴリラと黒人の区別という課題があるから

最近ブレンパッドってよく聞くわ

人間なら1万8000枚見せなくても理解するけどね。
まだ何かが足りないんだろう。

一方逆に、ディープラーニングを使っても「２倍にしかならない」のが目視確認大したもんだ。

数学の未解決問題とかＡＩに探求させてないのかな？

今回のAIブームは主に画像認識だからな
前回はDB

グーグルが世界支配企業の一角
日本企業はアルファベット株主の自分を敬うべき

>>7
いや、人間の場合は、芋の画像を1万8000枚見ること以前に、
赤ちゃんの頃から築き上げてきた、画像に換算するとそれより多い枚数かもしれない
膨大な視覚情報を脳にインプットしてきてるから。

これ、刺身タンポポバイトよっか難しいの？

>>5
ゴリラはお前だろ

>>13
何それ？

きゅうり農家がテンソルフロー使って選別を自動化させた話も聞いたことあるわ

通常ありえないようなとんでもない物を見逃さないかちょっと心配

スゲーな
自分はマイクラの罠とか仕掛けも理解できないし作れないから感心するわ

kerasもテンソルフローも使ったことあるけどkerasのが好みやったわ

>>17
この場合は選ばないのでは？
不良品を弾くのではなく、良品を選ぶタイプだから想定外のものは選ばれない。

画像認識はディープラーニングの得意とするところだよね

生産性が倍になったっていうのは
二人いた選別ライン人員が一人になって
もう一人は職を失ったってことか

北海道のポテトチップ用のジャガイモ農家も選別でかなり苦労しているらしいから
これ使えば良いんじゃないの

良品の画像を選ぶ人が必要だな

本当にまずいな
次世代の経済戦争に勝ち目が見えない

プレゼン用に話題になるように盛ってるってのはないのか？

1万8000枚の画像を集めるのが大変じゃない？

>>1

＞1万8000枚の製造ラインの画像を読み込ませて、
＞良品の特徴を学習させた。
＞
＞荻野氏は「TensorFlowを不良品と良品の分類に使うのではなく、
＞良品のデータのみを学習させることで
＞精度の向上と学習時間の短縮を両立できた」と語る。


これですよね。

ユダヤの宝石商は、
自分の子どもに本物のダイヤを見分ける訓練をさせるときに、
「本物と偽物のどちらが正解かを当てさせる」
　の　で　は　な　く、
「ひたすら、最上のダイヤで遊ばせる」
のだそうだ。

ずっと本物で遊ばせて、
黙って偽物渡すと、「これ、違う」と言うらしいｗ

画像処理技術なんて、カメラ屋、自動車メーカーが持ってるじゃん

この手の技術活用にいくら金を出すかが経営者の手腕が問われるところ。
どうやったって、最初は投資した分赤字になるから。

ポテトチップなんて、多少の大小など構わずにグラム単位で袋詰めすればいい。

オートチューニングって呼んだ方がいいんじゃね

現場の力は確実におちているな

>>13
タンポポと思って菊を載せないよう気おつけるバイトと難易度はほぼ同じ

>>19
keras使って裏でTemsorflowを動かすものが普通だと思ってた
何動かしてたの

>>34
確かに人工知能に頼ると
現場の人間の知能の一部分は確実に低下するよね
なにか便利な道具ができると人間のそれに相当する部分は退化するのが通常だし
ある意味、それと一体になる感じ。
知能でその代替が始まると、もうその先、なにをもって個人というのか
しかも、ネットワークを通じて中央集権的な統率とかも可能になるんじゃないか

>>36
横から失礼するがkerasはバックエンドがtfなだけ

人、クビ

事故があって謝罪会見もロボットな

現場の改善とか考えると結局人間要らない方向しか思いつかないからねw

>>37
別に異物混入を見てるだけの作業に熟練なんかいらんだろ・・・

頭のいい先進ユーザーに使いこなしてほしいクラウド
っていうブランディングが鼻につく。
本国はなりふり構わずAWSと戦おうとしてるというのに。

>現場の負荷軽減のため、荻野氏はAI（人工知能）の活用を検討した。数十社のAI技術を検討した結果、>米グーグルが開発した
>オープンソースのディープラーニングフレームワークである「TensorFlow」を採用した。同氏は「処理性能や汎用性が高く、技術レベルも優れていた」と選定理由を説明する。

ディープラーニングはパターン認識の技法であってそれをそのまま使っただけ、AIでも何でもないのに、何でこういう嘘つくかね

>>8
ハードの処理能力が上がればさらに速くなるでしょ

普通のPCで動かしてる臭いし

>>4
技術者技術者うるせーんだよ

食品って成形品以外はQC7つ道具としての統計が当てはまらないことが多いから難しいのよね。
生芋の良品を学習させるって逆に難しくない？不良品を学習させたほうが歩留まり良いと思うんだけど。
新人に検品のトレーニングするときに除去理由も言ってあげないと、除去率がゼロになったり100近くなったりする。

グーグル大儲けだな
日本でこういうシステム開発してるところ無いのか

>>46
なら経営者がシステムつくれつーんだよ

生産性が2倍なら半値で売っても儲けは同じか!?
価格据え置きならボロ儲けだなww

世界中の食品製造メーカーが欲しがる技術じゃん
すぐベンチャーつくったら世界中から資金が集まりそう

スレタイに入れるのはグーグルだけでいいのに、わざわざ TensorFlow とか入れるあたり、悪質なステマ記事。

>>52
オープンソースがステマw

>>44
別に嘘ではないよ
君の勉強不足です

>>48
チェイナーという鎖国したライブラリがあるw

>>3
これ、フリーソフトのTensor Flowを使って、自分でDCNNな原料選別装置を作った
という事でしょ。ブレインパッドって会社が凄いんじゃないかな。

>>4
むしろ、現場が企画あげるべき事だろ。

>>8
焦げたポテチはじいたり、割れた米粒捨てたりする機械があるじゃん。
ああいう風に、画像解析による不良品判定＋何らかのメカニカルな方法で、
不良品をはじくわけで、いずれハードウェアが必要なんだよ。

あれも画像検査で不良品認識しているけど、これまではダイスポテトの
不良品判定が上手くできなかったって事だと思う。

生産性の比較基準がわからんが、同じ面積使って、一定時間に処理できる重量
とかなら、後は速度を上げるって事なんだろうね。

>>51
多分、世の中の大半の分別作業は、普通の機械学習で十分なんじゃないかと。

>>52
グーグルはデータセンタービジネスをしたいみたいだから、こういう方法で自社サーバ
で運営されたら商売あがったりになるんじゃね？

ブランド商法Appleはこけたら終わりだが、googleは技術力あるから先が長いなー。

【経済】アジア投資銀総会(AIIB)が韓国で開幕＝日本は招待断る　米国も見送り　[6/16] 　2ch.net
元スレ http://mint.2ch.net/test/read.cgi/news4plus/1497603882/

【済州島（韓国）時事】中国主導のアジアインフラ投資銀行（ＡＩＩＢ）の第２回年次総会が１６日、韓国南部の済州島で開幕した。

加盟承認済みの７７カ国・地域が集まり、主催国韓国の文在寅大統領も駆け付けたが、非加盟の日本は招待を断った。

　文大統領は開幕式で「５月の就任後、初めて参加する国際行事で、私にとっても意義深い」とあいさつ。「アジアのインフラ拡充を支援するＡＩＩＢはその意味と役割が極めて重要だ」と述べた。
　文大統領の参加は報道機関に事前配布された公式日程に入っておらず、中国との関係改善を図るため急きょ決めたようだ。

大統領は「ＡＩＩＢ設立を主導した中国政府に感謝する」と語った。
　ＡＩＩＢは中国のシルクロード経済圏構想「一帯一路」を資金面で支える役割がある。安倍晋三首相は今月５日、条件付きながらも「（日本として一帯一路に）協力していきたい」と表明した。

　ただ、加盟には依然慎重だ。複数の外交筋によると、ソウルの日本大使館は開幕式の招待状を受け取ったものの、欠席すると返答。

日本政府関係者は「非加盟国なので出席の理由がない」と話した

ＡＩＩＢ筋によれば、米国も代表派遣を見送ったもようだ。

そういや、ポテチや米の不良品はじく奴は、落下していく物体を、
細く絞った風圧で飛ばしている。実際、風で飛ばせるような重さ。

ダイスポテトって、重量あるから、風圧ごときで飛ばせないんじゃ
ないかな。どうやって仕分けてるんだろ。

チェックする人と抜き取る人で二人だったのが、抜き取る人の一人だけでよくなった
で二倍

>>50
そらないだろ

剥いたジャガイモをゴロゴロしながら画像認識で芽を見つけて
そこだけえぐり取るなんてふざけた機械があるくらいだから
ダイスポテトの不良品選別なんて簡単そうだけど違うのか

>>57
ジャガイモ画像の世界規模ビッグデータというのも壮観だね。
そのうち、「祖チン」「良チン」も瞬時で判断されそう

人間もこのように選別されていくわけか

AIで生産性2倍になったのなら
人員は半減でいいだろ

キューピーグーグルってキュービクルみたいだな

>>66
心配せずとも君のような浅はかな人間は真っ先に切り、
使える人材は利益の拡大に振り向けると思うよ。

日本人ならチェイナー使えよ

人工知能でどんどん生産性が上がってしまう

老人増加、高齢化のダウンフォースがなければ日本経済好調だっただろうね

gymでnesの画像取り込みたいんだけど、どうやってもできない
一日中はまっててクマがひどい

Googleさんは色々オープン化してくれるからありがたいなぁ(´・ω・`)Google様様やで

人手がどんどん不要になって
代わりにGoogleが働くようになってくな