※これはセミナー聴講時の個人的なノートをそのまま公開したものです。誤字誤植や勘違いがある可能性があるのでご了承ください。
第4回 Jetsonユーザー会 「Jetson Nano超入門」著者パネルディスカッション＋LT大会 - connpassに参加しました。
19:40 NVIDIA社から
- ディープラーニングおよび AI のトレーニング、クラス、ワークショップ - NVIDIA
- 世界最小の AI スーパーコンピューター「Jetson Xavier NX」の登場 | NVIDIA
- NVIDIA Jetson が提供する組込みシステムの開発者キットとモジュール
19:50 発表開始 (30分）パネルディスカッション :
Jetsonで何をさせたらおもしろい？
- メディアプレイヤー
- 物体検出は多いが、3Dをグリグリ動かすアプリケーション
- 画像のディープラーニングでの検出・認識など。ラズパイカメラが標準で使えるので
- GPIOはラズパイを意識した作りなので、逆にラズパイにできないことを
Jetson nanoや後継Xavier NXなどのエッジAIデバイスの可能性は？
- センサーではないものが検出できる。例えば人の表情でまぶしそうだから照明を調整するなど
- 推論はデバイスにやらせるという分業が進んでいく。モデルを作る人とアプリを作り人は別に
- 個人で安くて手に入るので、それを活かして、教育的な活用を進めてほしい
- 自分だけのカメラが作れるのでは。AIで画風変化とか
- PHS（プリントしてはんこシテスキャンする）の自動化？
AIエッジデバイスの産業用途
- Jetson nanoをオススメしているが、AIの解釈性の問題などで実現にいたらない。ミッションクリティカルな場面では難しいだろうが、こうすれば使えるなどのユースケースは必要
- TX1/TX2ではフルオートメーション、AI監視カメラ、インフラ管理などでの活用は多いが、あまり公開される実例情報としては世の中に出てきにくい
- エッジコンピューティングについては日本が世界をリードしてほしい
- AIを使いこなす会社が結局は伸びていくのではないかと思う
Jetsonシリーズに期待すること
- 継続的に提供してほしい。JetPackの提供が終わってしまうなどがないように（JetPackのアップデートは最新のものを使っておくべき）
- 情報が少ないのが不満
- 少し高い。普及することで安くなるのでは
- ラズパイと比べると、使える周辺機器が少ない。一工夫しないと使えないので、今後は使えるものが増えるとうれしい
- オーディオ関係が弱い。ラズパイと同じくらい気軽に使いたい
- MicroSDカードの差し替えが頻繁だと壊れやすいので、MicroSDカードの延長ケーブルを使うとよい
汎用AIは実現するのか？
- 汎用AIといわれてもイメージできない
- ドラえもんを作るのは10年後はまだできないと思うけど…
- このまま技術を積み重ねていけばできるのではないのか
- 中身は計算式なので、コンピューティングパワーがまだまだ足りないので、しばらく無理だと思う
- 生きているうちにドラえもんを見てみたいが、今は虫みたいなものなので、もうワンステップした別理論が必要。だから100年単位が必要だと思う
- ドラえもんが出してくれるアイテムの方に興味がある。ほんにゃくこんにゃくなど
- 複数のセンサーやAIを組み合わせる「マルチモーダル」なAIロボットであれば5年後にはできるだろう
20:40 LT (3枠）(5分）USAHIROU Jetson NanoでJetbotならぬROS対応のRotsonを作ったよ
- Jetson Nano+ROS＝Rotson
(5分）LT枠: Deep Stream系
- NVIDIA DeepStream SDK | NVIDIA Developer
- OpenCVじゃなぜだめか： 時間軸の概念がない、CPUリソースを食う
- Yoloでの物体検知をやってみる（デモ）
- 例：Jetson NanoでDeepStreamを使ってYOLOv3-tinyを動かす - やってみた！
資料だけではわかりにくい点もあるかと思いますので、話した内容等は別途ブログにまとめる予定です
(5分）LT枠: Jetson NanoとGR-ROSEで始めるROS2
- ROS 2 Overview
- GR-ROSEリファレンスボード | ルネサス エレクトロニクス
- ROSやるならJetsonがいい（Ubuntuが必要）