IoTスペシャリストを目指そう（2）

第2問人工知能「ディープラーニング」について（2/3 ページ）

公開 2016年05月23日 09時00分

更新 2016年06月24日 10時58分

著者

IoT検定制度委員会

[TechFactory]

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PANとセンサーネットワークなどの通信網

　LANよりも狭い範囲のネットワークを「PAN（Personal Area Network）」と呼びます。BluetoothもPANに含まれます。PANの中でもセンサーを接続する用途に適したものがあります。それが「センサーネットワーク」です。数多くのセンサーを配置して温度分布を調べたり、田畑の温度を調べたりするために用いられ、「ZigBee」がその代表的なものです。

　ZigBeeは接続距離が100mで転送速度250Kbpsと低速ですが、安価で消費電力が少ないことが特徴です。2.4GHzを用いた無線通信規格で、接続形態は「スター型」「ツリー型」「メッシュ型」が選べます。ノードには、ネットワーク接続を開始して管理する「コーディネーター」と、他のノードの中継を行う「ルーター」、中継を行わない「エンドデバイス」の3種類があります。ツリー型やメッシュ型を用いることで、100mを越える範囲で無線ネットワークを構築することが可能です。

図3　センサーネットワークについて

クラウドとディープラーニング

　クラウドは、インターネット上でデータの保存をしたり、アプリケーションの機能を提供したりするなどのサービスだけではなく、人工知能を応用した分析などのサービスも提供できます。

　人工知能の「ディープラーニング」では、ブロック崩しのようなゲームを数百回のゲーム回数でマスターしたといわれています。囲碁のようなゲームでも、時間をかけて学習することで、囲碁のチャンピオンを4勝1敗で下すことができました。自動車の自動運転でもディープラーニングによる分析が注目されています。

　IoTでは、センサーで集めた情報を、クラウド上のディープラーニングを用いて分析することが可能になります。つまり、通信回線でディープラーニングに接続することで、身近な「モノ」に人工知能を持たせることが可能になるのです。こうした利用こそが“IoTの真価”といえるでしょう。ちなみに、自動運転では車載カメラの画像などをクラウドに送信して処理することは、応答時間などから困難（安全性の面でNG）なため、通信回線を用いずに自動車自体に分析機能を搭載します。