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トヨタと組んだ米エヌビディアの「AI都市構想」

VentureBeat

未来の都市では、手に負えない火災や進行中の犯罪、特定の地域での交通渋滞がすぐに分かるようになってほしい。画像処理半導体(GPU)大手の米エヌビディアはこうしたトラブルを「エヌビディア・メトロポリス」を使って見つけることを考えている。スマートな人工知能(AI)都市を築く足がかりになるものだという。同社は今週米カリフォルニア州サンノゼで開催する「GPUテクノロジー会議(GTC)」に先立ち、この技術を発表した。

監視カメラの映像を深層学習でリアルタイムで確認

エヌビディア・メトロポリスは公共の安全を監視するためにビデオを分析する

エヌビディア・メトロポリスは動画ストリームにディープラーニング(深層学習)を適用する映像分析プラットフォームで、治安の維持や交通の管理、資源の最適化などのアプリに使う。同社はこのメトロポリスを使うことで都市はより安全になると強調。既に50社以上のパートナー企業が同社のGPUを使い、AI都市向けの製品やアプリを提供しているという。

エヌビディアのテグラ事業のバイスプレジデント兼統括マネージャーのディープゥ・タッラ氏は発表文で「深層学習により、強力で高度な映像分析ができるようになりつつある。匿名化した映像でリアルタイムの有益な洞察が可能になり、安全性を高め、暮らしを良くすることができる」と指摘。「メトロポリスを使えば、顧客企業が全ての動画ストリームにAIを活用し、スマートシティーをつくれるようになる」と述べた。

国有地や公共交通、商業ビル、道路などに設置された数億台の監視カメラが撮影し、映像は世界で膨大なデータを生み出している。2020年には監視カメラの累積設置台数は約10億台に増える見通し。

しかし、人間はその内容のほんの一部しかモニターできず、データは後でチェックする場合に備えてディスクに保存される。エヌビディアによると、初期のリアルタイムの映像分析技術は、人間の解釈に比べるとまるで頼りにならなかったという。

映像監視に深層学習を活用した

高度な映像分析は、深層学習を使うことでこうした課題を解決。カメラや自社運用の映像レコーダー、サーバーに加えてクラウドでも、映像を瞬時に正確かつ大量にモニターする。深層学習の推論は監視カメラといった機器か、同社のテスラGPUアクセラレーターとクアドログラフィックスを使用したデータセンターのサーバーなどの端末(エッジ)で実行できる。

カナダの映像監視機器メーカー、アビジロンのマヘーシュ・サプタリシ最高技術責任者(CTO)は発表文で「都市のせわしない環境では、数え切れない活動が行われている。アビジロンはこれに対処するため、今後もAIを活用したモニター手段や、利用者が重視する点に特化した映像分析を提供していく。このため、メトロポリスの可能性に興奮している」と述べている。

By Dean Takahashi

(最新テクノロジーを扱う米国のオンラインメディア「ベンチャービート」から転載)

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