BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オフライン】tinyML勉強会 (Chapter1-3） X-WR-CALNAME:【オフライン】tinyML勉強会 (Chapter1-3） X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:813939@techplay.jp SUMMARY:【オフライン】tinyML勉強会 (Chapter1-3） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210410T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210410T170000 DTSTAMP:20260505T200131Z CREATED:20210405T211747Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81393 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nはじめに\n\n tinyMLをご存知でしょうか？　今非常にホットな話題と して仮想通貨や自動運転などがありますが、tiny Machine Learningという分野がAIの分野でとても注目されはじめて います。\nいきさつ（長いので飛ばしてokです）\n\n私 自身、少し前までAIスタートアップ企業に在籍し、AIプ ロジェクトに身を投じてきました。そこで日々感じて いたのは、学習をクラウド上の強いマシンで行うのは 理解できるが、推論をCPU/GPUパワーリッチな汎用的かつ そこそこ値段のするエッジデバイスで行うということ が、プロジェクトの性質によってはコスト的（金額お よび消費電力の両方）にいかに非現実的であるか、と いうことでした。\n例えば異音検知を行う場合、学習 のプロセスはマイク→オーディオケーブル→オーディ オインターフェース→エッジデバイス→WiFi→クラウド →モデル作成、などとなります。一方推論のプロセス はクラウド→WiFi→エッジデバイスにモデルをデプロイ →マイクからの音声で推論、などとなるわけですが、 マイク、ケーブル、オーディオインターフェース、エ ッジデバイスを何セットも用意すると、それだけで途 方もない金額になり、さらに大量のデータをネットワ ークに流すコスト、クラウドでの学習のコスト、など を加味すると、ビジネスとして成り立つのか怪しくな る気がしていました。\nそんな中、去年の夏にEdge Impuls eというアメリカのスタートアップが提供しているサー ビスを利用し、マイコン向けに小さな異音検知MLモデ ルをクラウドで作って数千円のマイコン（マイク付き ）にデプロイしたことがありました。この時は人間の せきを検知させようと思ってやってみてうまく検出は できなかったのですが（以下の動画をご参照ください ）、それでも大変な衝撃を受け、夜も眠れなくなりま した。そこでEdge Impulseの使い方を日本語ドキュメント にまとめて社内に展開したところ、一部のAIリサーチ ャーからは同じように夜も眠れなくなったと言われま した。\n\nST IoT Discovery Kit (STM32搭載マイコン)+Edge Impulse によるせき検出\n動画はこちら\n何がそんなに衝撃的だ ったかといえば、Edge Impulseのシステムが当時私が在籍 していたスタートアップが構想＆構築していた異音検 知システムのクラウドサービスに酷似していたことも あるんですが、彼らは産業用PCや安価な例だとラズパ イのようなものではなく、数千円、下手したら数百円 のマイコン用に数kBのモデルをクラウドで作成してエ ッジにWiFi経由でデプロイする、そういうサービスをも う完成させていたことでした。\nせめて推論は半導体 マイク搭載の安いマイコンでできたらいいのになぁ。 そう思っていたところに、プラットフォームサービス まで含めてもうやっているスタートアップがあった、 それがEdge Impuseで、さすがシリコンバレーだなぁ、と 感銘を受けたのでした。\ntinyMLとは\n\n安価なマイコン で機械学習（今は推論がメイン）を行う一連の取り組 みがtinyMLです。モデルサイズは数kBと、普通の機械学 習ではありえないほど小さいです。マイコンを使うメ リットは、まず金銭コストがあります。安いので使い 捨てや、そこらじゅうにばらまいたりするのも可能で しょう。次に消費電力です。1mW程度でも動くので、電 池駆動で年単位で推論を行うデバイスを作ることも夢 ではなくなります。あとは小型なので色々なモノに組 み込める、さらには動いているプロセスが最小なので システムとして堅牢など、色々ありますね。\n身近な 例だと、「アレクサ」「Ok\, google」や「Hey siri」はみん なtinyMLの推論によって実現されています。ご存知でし たか？\nIoTとの関連\n\nIoTは儲からない、というのが世 の中の常識になって久しいですが、これはIoTのデバイ スがそもそも高いし、それらはただセンサーデータを 垂れ流すだけで推論はしない、もし推論できても高す ぎて話にならない、そんなところだと思います。しか しIoTデバイスがマイコンを搭載したものになって安価 になり、さらにtinyMLによって推論までできる超低消費 電力＆小型のスマートIoTデバイス化したらどうでしょ うか？　今とは景色が全く異なってくると思います。\ ntinyML勉強会\n\nさて、こんなtinyMLですが、勉強会がな いので作ることにしました。しばらくは英語のドキュ メントをワイワイ読む勉強会になると思います。とい うのも日本語のドキュメントがまだないのです。英語 でも、WikipediaにはtinyMLのページは現時点でまだありま せん。最新の技術に触れるには英語が必須だと思うの で、英語の勉強にもなってちょうどいいかと思います 。\n英語の質問も大歓迎ですので、一緒にtinyMLを勉強 をしていきましょう！\n勉強会の内容\n\ntinyMLの入門と も言える以下の本がオライリーから出ています。まず はこの本を使って、初心者の方も対象に、13回のSession に分けて勉強会ができればと思います。\nTinyML\nMachine L earning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontroll ers\n\nなお、最初の6章は無料で公開されています。\nhtt ps://tinymlbook.files.wordpress.com/2020/01/tflite_micro_preview.pdf \n\n \n \n Chapter\n Title\n Page From\n Page To\n Total Pages\n Session\n Pages / Session\n \n \n \n\n \n 1Introduction1441272Getting Started5951273Getting Up to Spee d on Machine Learning1128181274The “Hello World” of TinyML: Building and Training a Model2966382385The “Hello World” of TinyML: Building a n Application6794283286The “Hello World” of TinyML: Deploying to Micr ocontrollers95126324327Wake-Word Detection: Building an Application127180 545548Wake-Word Detection: Training a Model181220406409Person Detection: Building an Application2212583873810Person Detection: Training a Model259 2782082011Magic Wand: Building an Application2793285095012Magic Wand: Tra ining a Model32935426102613TensorFlow Lite for Microcontrollers3553923811 3814Designing Your Own TinyML Applications3934008124415Optimizing Latency 40141414124416Optimizing Energy Usage4154228124417Optimizing Model and Bi nary Size42343614124418Debugging43744610132719Porting Models from TensorF low to TensorFlow Lite4474526132720Privacy\, Security\, and Deployment453 4608132721Learning More46146331327\n\n初回は\n\n勉強会の初回は 上記の本のChapter1から3をカバーしたいと思います。勉 強会では分からないところを質問しあったり（英語と 内容ふくめ）、ディスカッションすることを目的にし たいので、事前に対象の章の予習をお願いします。\n\n \n \n Chapter\n Title\n Page From\n Page To\n Total Pages\n Session\n Pages / Session\n \n \n \n\n 1Introduction144127\n 2Getting Started595127\n 3Getting Up t o Speed on Machine Learning112818127 \n\n時間が余れば、tinyOL という最新の手法の論文を読もうかと思っています。\ nTinyOL: TinyML with Online-Learning on Microcontrollers\n対象となる 方\n\n\nオフラインで勉強会に参加したい方\ntinyMLに興 味のある方\n\n参加費\n\n\n1\,000円（お菓子、飲み物、場 所代）　\n\nオフライン開催場所\n\nAkihabaraハッカース ペース\n詳細はお申し込み確定後ご連絡いたしますが 、JR秋葉原駅から徒歩5分のコワーキングスペースです 。\n\nCOVID-19対策\n\n\nソーシャル・ディスタンシングの 観点から90x180cmのデスクに2名、対角線上にお座りいた だき、距離は1.5mとなります。\nデスクは2つ、部屋の広 さは14畳です。\n換気\n\n\nタイムスケジュール\n\n順番 と内容は変わる可能性があります。\n\n\n \n \n 時間\n 内容\n 備考\n \n \n \n \n 13:50\n 開場\n \n \n \n 1 4:00 - 17:00\n 勉強会\n \n \n\n \n\n\nスタッフ\n\nSteve\nAWS 認定ソリューションアーキテクト。米国の大学・大学 院卒。博士課程での研究内容はFORTRANプログラムを使っ たタンパク質X線構造解析。新卒で日本電子株式会社（ JEOL、電子顕微鏡メーカー）入社後、電子顕微鏡や核磁 気共鳴装置、質量分析計の販促、中国駐在、IT企画等 を経験。その後まい泉創業者の小出千代子氏のもとで 住み込みとんかつ修行、オーランドのフライトスクー ル、世界一周旅行、Javaプログラミングスクール、ピザ ベンチャー立ち上げ、SIerを経て株式会社安川電機入社 。ITおよび新規事業企画（ベンチャー投資）を担当し たのち、音声AIのHmcomm株式会社入社。2017年5月にIoTラボ を、2018年6月に品川ハッカースペースを立ち上げ。趣 味は海外旅行と家電ハック。\nお問い合わせ先\n\nsupport @iotlab.me\n050-7128-6590 LOCATION:秋葉原ハッカースペース 秋葉原駅から徒歩5分（ 申込確定後詳細ご連絡） URL:https://techplay.jp/event/813939?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR