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ニュース&お知らせ

2017.06.22
情報処理科の全学生が ディープラーニングで "マイAI "を育成

産学連携でエッジコンピューティングの実務AI教育を授業に導入開始

5月25日(木)より産学連携による実務ベースのIoTデバイス向けエンベデッドディープラーニングフレームワーク(※1)の演習授業を情報処理科(科長:井坂昭司、2年課程/定員40名)の学生に対し、開始致しました。

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データテクノロジー社様による導入授業の様子        学生が自分のPC上で"マイAI"を育てている風景



本取り組みは、産業機械等への組み込み(エンベデット)システムの開発を得意とするデータテクノロジー株式会社(本社:東京都立川市、代表取締役 渡邊和彦、以下データテクノロジー)と、国産初のIoT/エッジコンピューティング(※2)向けエンベデッドディープラーニングフレームワーク「KAIBER」を開発したディープインサイト株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:久保田良則、以下ディープインサイト)との連携プロジェクトです。


ビジネスシーンにおけるAIやIoT活用の可能性が叫ばれて久しい中、 IT技術に精通する人材不足は社会的に課題視されており、本プロジェクトに連携している2社もAI技術者の獲得には課題を感じていました。
本プロジェクトでは、今年度より入学された情報処理科の全学生が、最新のディープラーニングフレームワークを用いて、自分専用の"マイAI"の育成を図るもので、2年間を通して「組み込み機器へのAIの実装」に関する技術を習得する狙いがあります。また、将来的には、建築監督科(4年課程)や環境テクノロジー科、バイオテクノロジー科といった他学科と協働するかたちで、分野を横断したAI教育を実践していくことも視野に入れています。

本校は、従前より産学連携・企業連携を通した問題発見・解決教育プログラム「リアル・ジョブ・プロジェクト(RJP)」に取り組んで参りましたが、今後も本プロジェクトのような様々な取り組みを通して、社会が求める最先端技術のニーズを先読みし、実社会で活躍できるプロフェショナルの育成に取り組んでまいります。

※1、2に関しては最下部に詳細記載


◯講座概要
講座名: 「RJP1(1年生)」及び 「RJP5(2年生)」
サブタイトル: ディープラーニングを使った画像判定システム
開校日: 2017年5月25日(木)
対象: 情報処理科の全学生
本講座で期待する成果: AIを活用したWebアプリの開発


◯KAIBERについて
ディープインサイト社が開発したフレームワーク。膨大なデータを分析・理解することに能力を発揮する「ディープラーニング」と、IoTシステムのリアルタイム性を高める「エッジコンピューティング」が融合された特徴を有している。
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◯リアル・ジョブ・プロジェクトついて
本校で実施している産学連携よる独自の問題発見・解決教育プログラム。平成27年度からスタートし、在学中から異なる専門分野の技術者・デザイナーと連携しながら価値創造を行う楽しさや、難しさの気付きを導くアクティブラーニングの要素も有している。


◯データテクノロジー株式会社について
設立: 1993年9月9日
代表者: 渡邊和彦
従業員数: 17名(※2013年4月現在)
資本金: 33,200千円
所在地: 東京都立川市錦町1-8-7 立川錦町ビル8F
HP: http://www.datec.co.jp/


◯ディープインサイト株式会社について
設立: 2016年3月9日
代表者: 久保田良則
従業員数: 2名
資本金: 4,000千円
所在地: 東京都品川区東五反田5-22-37
HP: https://www.deepinsight.co.jp/



【参考資料】
盛り上がるAI市場と、懸念されるAI従事者の人材不足
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富士キメラ総研が2016年11月28日に発表したAIビジネスの国内市場に関する調査結果によると、2015年度には1500億円だった国内市場規模が、2020年度には1兆20億円に、2030年度には2015年度比14.1倍の2兆1200億円に拡大すると予測されています。
しかし上記にもかかわらず、 IT人材の不足に関して経済産業省は昨年6月に27年度調査研究レポートとして発表しており、AIやIoT、ビッグデータに携わる先端IT人材は2020年までに4.8万人の不足を推計している。


※2:エッジコンピューティングとは
今後IoT化社会が加速する中で、注目されるキーワード「エッジコンピューティング」。
スマートフォンの世界的な普及や、ウェアラブル端末の登場、またIoT化の広まりによって、データ通信量は爆発的に増え続けています。IoTにおいては膨大なデータをリアルタイムで処理・分析し、制御する必要がありますが、それらの集約をクラウド上で処理すると、コスト面でもレスポンス速度面でも非効率的と考えられています。
そこで小規模データセンター(エッジサーバー)を各地(街角や住宅内など)に配置し、近隣で発生するデータを各自で処理したうえでクラウドと連携させることを「エッジコンピューティング」と呼び、これが普及すれば、様々な産業でイノベーションが起こることが考えられています。

(例)製造業の現場:様々な機械を共調させることで、製造プロセスの最適化が自動で可能に
医療現場: 病院で管理している膨大な個人データと、患者データとの照らし合わせによる診察


※1:エンベデッドディープラーニングフレームワークとは
本講座で演習対象となる「エンベデッドディープラーニングフレームワーク」は、「組み込み式」のディープラーニングのフレームワークを意味し、本講座では、組み込みに特化した「KAIBER」を教材とすることで、エッジコンピューティングに対応可能な技術習得を狙います。