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May

28

【無料】Raspberry Pi Picoで機械学習を始めよう

Edge Impulseで動き検出tinyMLモデルを作成し、ラズパイピコにデプロイして推論します

Organizing : IoTラボ

Hashtag :#IoTラボ
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(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

イベントの内容

エッジデバイスに最適化された機械学習モデルが誰でも簡単にマウス操作だけで作成できる、Edge Impulseという開発プラットフォームがあります。このプラットフォームを用いて、Raspberry Pi Picoから学習用データ取得、tinyMLの機械学習モデル作成、Raspberry Pi Picoにデプロイして推論、までの一連の流れを実際にデモンストレーションする、というイベントです。

当日はラズパイピコに6軸加速度・ジャイロセンサーを接続して使用します。最後の推論の様子は以下のような感じになります。


tinyMLとは

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。

マイコンなどの安価なエッジデバイスで機械学習(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。

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?

イベントを行おうと思ったいきさつ(長いので飛ばしてokです)

私自身、少し前まで音声系の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。

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。

そんな中、2020年の夏にEdge Impulse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。

STM32で咳の検知 ST IoT Discovery Kit (STM32搭載マイコン)+Edge Impulseによるせき検出
動画はこちら

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。

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。

IoTとの関連

IoT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。

対象となる方

  • ラズパイピコを使った機械学習に興味のある方
  • tinyMLに興味のある方
  • Edge Impulseに興味のある方

オフライン開催場所

秋葉原ハッカースペース
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分の工作教室です。

Akihabaraハッカースペース画像

COVID-19対策

  • デスクは2つ、部屋の広さは14畳です。
  • 換気

Akihabaraハッカースペース画像

タイムスケジュール

時間 内容 備考
13:00 Zoom接続確認
13:05 - 13:15 Edge Impulseの紹介
13:15 - 14:00 デモンストレーション



IoTラボのハンズオン一覧

定期的に新しいハンズオンを追加しています。
ハンズオンにはジャンルと番号(やさしい順に100番台から)がついています。
リクエスト開催も可能です。ぜひお問い合わせ下さい。

ジャンル

IoT(電子工作、クラウド、プログラミングすべて含む)
CS(クラウドとプログラミング)
EECS(電子工作とプログラミング)
ME(工作)

公開済みのハンズオン

IoT 101 みんなのIoTハンズオン(3時間でIoTを体感しよう)
EECS 101 はじめての電子工作ハンズオン(パーツショップでは聞けない基礎の基礎)
ME 101 みんなの3Dプリンターハンズオン(3D CADソフトで3Dモデリングしてその場で3Dプリントしよう)
IoT 102 はじめてのラズパイ入門ハンズオン

CS 201 Alexaスキルハンズオン(Amazon Echo実機を使ったスキル開発)
IoT 201 AWS IoT入門ハンズオン (センサーデータをAWSに送信しよう)
IoT 202 みんなのIoTハンズオン(クラウド扇風機を作ろう)
IoT 203 AWS IoT入門ハンズオン(ラズパイからデータをAWSに送信しよう)

IoT 301 スマートホームハンズオン(WiFiスマートプラグを作ろう)
IoT 302 スマートホームハンズオン(IoT防犯システムを作ろう)
IoT 303 スマートホームハンズオン(IoT火災検知システムを作ろう)
IoT 304 スマートホームハンズオン(AWS対応赤外線リモコンを作ろう)
IoT 305 スマートホームハンズオン(ESP32とAWSでスマートロックを自作しよう)
IoT 306 スマート機器ハンズオン(冷蔵庫プラグ抜けアラームを作ろう)
IoT 307 スマート機器ハンズオン(Web会議向けON AIRサインを作ろう)

IoT 401 Alexaスキルハンズオン(Echo実機からマイコンESP32を操作しよう)
IoT 402 Alexaスキルハンズオン(Alexa対応ハロウィーンランタンを作ろう)
IoT 403 Alexaスキルハンズオン(Alexa対応大気チェッカーを作ろう)

EECS 501 みんなのArduinoハンズオン(Arduinoで低温調理器を作ろう)
CS 501 M5Stack Core2 x AWS IoT EduKitもくもく会

IoT 601 Alexaスマートホームスキルハンズオン(Echo実機から家電を操作しよう)
IoT 602 AWS Amplifyハンズオン(認証付きWebアプリからMQTTでESP32を操作しよう)

IoT 701  家電改造IoTハンズオン(Alexa対応扇風機を自作しよう)

IoT 901 Alexa対応電子レンジを作る会【ハッカソン】
CS 902 DeepRacerハンズオン&走行会


主催

IoTラボ

2015年時点でインターネットにつながるIoTデバイス(モノ)の数は154億個で、5年後年までにその数は倍の304億個まで増えるとされていました。

このような中、個人レベルでも実際にIoTデバイスを作ったり使ったりすることを通じ、日本のIoTの活性化に貢献できればとの想いから、2017年6月にIoTラボを立ち上げました。

ご要望に応じて法人様への出張レクチャー・ハンズオンも可能です。

スタッフ

Steve

AWS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6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。

お問い合わせ先

support@iotlab.me
050-7128-6590

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Steve Kasuya

Steve Kasuya published 【無料】Raspberry Pi Picoで機械学習を始めよう.

05/23/2022 12:47

【無料】Raspberry Pi Picoで機械学習を始めよう を公開しました!

Ended

2022/05/28(Sat)

13:00
14:00

Registration Period
2022/05/23(Mon) 12:47 〜
2022/05/28(Sat) 14:00

Location

オンライン

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RHelloworld

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MFRG_Yoko

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Norifumi Kimura

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