Google、“ローカルAI”構築用ワンボードコンピュータやカメラを「Coral」ブランドで発売
米Googleは3月6日（現地時間）、“ローカルAI”でIoT端末を構築するためのプラットフォーム「Coral」（β）を発表した。カメラモジュールや開発ボードなど、5種類のハードウェアも披露した。 ローカルAIあるいは「オンデバイスAI」とは、クラウドではなくエッジあるいはローカルあるいはデバイス上でAI処理を行うこと。Coralは「完全なローカルAIツールキットを提供する」という。ハードウェアコンポーネント、ソフトウェアツール、ローカルでニューラルネットワークを構築するために必要なコンテンツで構成される。 いずれも同日公式版になったフレームワーク「TensorFlow Lite」をサポートする。 「Coral Dev Board」は、SoM（システムオンモジュール）として設計されたシングルボードコンピュータ。同社が昨年10月に発表したエッジデバイス向けASIC「Edge TPU」、NXP
グーグルの機械学習フレームワーク「TensorFlow」が「Raspberry Pi」を正式にサポート
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。 開発者はすでに、Raspberry PiでTensorFlowをさまざまに活用し、深層学習モデルを追加して、画像分類などを行うことが可能だった。 TensorFlowは「Linux」「Windows」「Android」「macOS」「iOS」でも利用できるが、35ドルのRaspberry Piよりも安く利用できるハードウェアはないだろう。 しかし、TensorFlowモバイル・組み込みチーム責任者であるソフトウェアエンジニアのPete Warden氏が指摘するように、従来はTe
ブラウザで機械学習が実行できるようになる「TensorFlow.js」が登場
Googleは2018年3月30日に開かれたTensorFlow Dev Summit 2018にて、オープンソースの機械学習ライブラリ「TensorFlow」をアップデートし、ウェブブラウザで実行できる「TensorFlow.js」や、スマートフォンやRaspberry Piなど小さいパワーのマシンで実行できる「TensorFlow Lite」などを追加したと発表しました。 Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in Javascript https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-js-machine-learning-in-javascript-bf3eab376db TensorFlow Developer Summit 2018の様子は以下から見られます。なお、全編で8
Google、Raspberry Pi（別売）で動くAIカメラ「Vision Kit」を45ドルで予約開始
AIY Vision Kitの心臓部である「VisionBonnet」基板には米Intelのビジョンプロセッサ「Movidius MA2450」が載っており、カメラ上でニューラルネットワークモデルを稼働させることができる。 付属ソフトウェアには「TensorFlow」ベースの3種類のニューラルネットワークモデルが含まれ、カメラのRGBボタンの色の切り替えなどに使うためのPython APIも提供する。 ユーザーはこのカメラを使って、植物や動物の種を識別するアプリを開発したり、誰かが勝手に部屋に入ったらアラームを鳴らすシステムなどを作れる。 AIY Projectは、AI搭載ハードウェアを自作する人のためにキットを提供するプロジェクト。5月から自然言語を音声認識する対話ガジェット「Voice Kit」の基本セットを販売している。 関連記事 Amazon、ディープラーニング向けビデオカメラ「A
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