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2017年11月08日

人工知能(AI)を実現するディープラーニング(深層学習)の
統合開発環境Neural Network Console をクラウドサービスで提供

様々なオペレーティングシステムで効率的なプログラム生成を実現


ソニー株式会社
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
ソニーはディープラーニング(深層学習)のプログラムを生成できる統合開発環境「コンソールソフトウェア:Neural Network Console」のクラウドサービスをオープンベータ版として、本日より無償提供します。
  • Neural Network Console
2017年6月にオープンソース化したディープラーニング開発のためのコアライブラリ「Neural Network Libraries」に続き、同年8月に無償提供を開始したコンソールソフトウェア「Neural Network Console」は、Windows OSのみに対応していました。一方、今回提供するクラウドサービスでは、ネットワーク接続環境下においてウェブブラウザーでアクセスすることにより、オペレーティングシステムにとらわれることなく、Mac OSやLinux OSでも「Neural Network Console」を利用できます。プログラムエンジニアやデザイナーは、プログラムのPCへのインストール作業から解放され、ウェブブラウザーでアクセスするだけで、本格的なGUIを持つディープラーニング統合開発環境であるコンソールソフトウェアを利用でき、直感的なユーザーインターフェースで、ニューラルネットワークの設計、学習、評価などを柔軟、かつ効率的に行いながらディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになりました。
なお、クラウドサービスは、より高速な学習の実行や、複数のプロジェクトの学習を同時に進行させたいユーザーに向けて、複数のGPUを用いた高速演算が可能な機能等も今後有償で導入予定です。
ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法です。
このディープラーニングを従来型の機械学習に置き換えて使用することで、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上し、ある領域では人間を超える性能も達成しました。また、ディープラーニングは従来型の機械学習に比べて高い汎用性を備えていることが特長で、画像認識や音声認識にとどまらず、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されています。従来、機械学習が利用されてない領域でも新たな提案が生まれ、この応用拡大に伴いディープラーニングの開発者も急増しています。

ディープラーニングのプログラム開発ではニューラルネットワークの設計作業が重要となります。
開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、性能向上へ試行錯誤を繰り返して、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載します。
現在、一般的なディープラーニングのプログラム生成においては、ニューラルネットワークの構造を、プログラムのコードを記述して、その関数ブロックを組み合わせることで構築しています。
一方、新開発のコンソールソフトウェアでは、この関数ブロックの概念をそのままに、簡便な形でGUI上に表現できます。コンソールソフトウェアの画面上には、コンポーネントの形であらかじめレイヤー(関数ブロック)が用意されており、それらをGUI上に自由に配置する簡単な操作でニューラルネットワークを構築でき、プログラム開発効率を大幅に改善します。またディープラーニングの初心者には、コアライブラリの機能を視覚的に確認しながら短期間で技能の習得が可能です。

コンソールソフトウェア「Neural Network Console」クラウドサービスの主な特長は以下の通りです。
無償のオープンベータ版は、1アカウントあたり、10時間のCPU学習、10GBのストレージ、10のプロジェクトという制約があります。

専用アプリケーションのインストールは不要

ウェブアプリケーションのため、サービスにログインするだけで常に最新の機能を利用できます。

様々な環境から利用が可能

Windows OSベースのNeural Network Consoleとは異なり、ネットワーク接続された環境下において、Windows OSに加え、Mac OSやLinux OSなど様々なOSでの利用が可能です。

優れたポータビリティ

クラウド上で学習した結果は、ダウンロードしてNeural Network Librariesで実行できます。Windows版のNeural Network Consoleとのプロジェクトのやり取りにも対応しています。
なお、Neural Network Console のベースとなるNeural Network Librariesを用いた学習および認識機は、エンタテインメントロボット“aibo”(アイボ)『ERS-1000』にも採用しており、鼻先の魚眼レンズによる画像認識の人物判定から顔トラッキング、チャージステーションの認識、一般物体認識などを実現しています。

ソニーは今回の施策をAI環境整備の一環として実施します。今後多くの製品やサービスで人工知能の搭載による利便性の向上が期待されるなか、ソニーは様々なディープラーニング開発環境の提供を通じて、より幅広い開発者、研究者に利用いただき、社会の発展へ貢献していくことを目指しています。
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