BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【オンライン】tinyML勉強会 (Chapter4〜6） X-WR-CALNAME:【オンライン】tinyML勉強会 (Chapter4〜6） 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:814459@techplay.jp SUMMARY:【オンライン】tinyML勉強会 (Chapter4〜6） DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20210424T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20210424T170000 DTSTAMP:20260423T031001Z CREATED:20210411T061432Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/81445 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、何回かのSess ionに分けて勉強会ができればと思います。\nTinyML\nMachin e Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontr ollers\n\nなお、最初の6章は無料で公開されています。\n https://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 \n \n \n\n 1Introduction144\n 2Getting Started595\n 3Getting Up to Speed on Machine Learning112818\n\n 4The “Hello World” of TinyML: Building and Training a Model296638\n 5The “Hello World” of TinyML: Building an Application679428\n 6The “Hello World” of TinyML: Deploying to Microcontrollers951263 2\n\n 7Wake-Word Detection: Building an Application12718054\n 8 Wake-Word Detection: Training a Model18122040\n 9Person Detection: B uilding an Application22125838\n 10Person Detection: Training a Mode l25927820\n 11Magic Wand: Building an Application27932850\n 12M agic Wand: Training a Model32935426\n 13TensorFlow Lite for Microcon trollers35539238\n 14Designing Your Own TinyML Applications3934008\n 15Optimizing Latency40141414\n 16Optimizing Energy Usage415422 8\n 17Optimizing Model and Binary Size42343614\n 18Debugging437 44610\n 19Porting Models from TensorFlow to TensorFlow Lite4474526\n 20Privacy\, Security\, and Deployment4534608\n 21Learning More 4614633\n \n\n今回は\n\n第2回目の今回は上記の本のChap ter4〜6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。なお、主催者で1冊 上記の本を所有していますので、オフライン参加の方 は当日お読みいただくことも可能です。\n\n \n \n Chapter\n Title\n Page From\n Page To\n Total Pages\ n \n \n \n4The “Hello World” of TinyML: Building and Training a Model296638\n 5The “Hello World” of TinyML: Building an Applicat ion679428\n 6The “Hello World” of TinyML: Deploying to Microcont rollers9512632 \n\nまた、オフライン参加の方は当日はArdu ino Nano 33 BLE Senseをおひとり様1台ずつ無料でお貸し出し します。必要に応じてモデルのデプロイをお試しくだ さい\n\n対象となる方\n\n\ntinyMLに興味のある方\n\n参加 費\n\n\n無料（オンライン参加）　\n1\,000円（オフライ ン参加: お菓子、飲み物、場所代）　\n\nオンライン開 催場所\n\n別途zoomのリンクをお送りいたします。\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\nオフライン 開催のCOVID-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\nタイムスケジュール\n順 番と内容は変わる可能性があります。\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 14:00 - 17:00\n 勉強会\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（JEO L、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@io tlab.me\n050-7128-6590 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/814459?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR