多くの人が、気づかないうちに、高度なコンピュータビジョン技術を日常的に利用しています。 以前はパスワードや指紋が必要だったパスワード認証も、今ではスマートフォンを見るだけで済むようになりました。
アメリカ人の40％が、1日に少なくとも1つのアプリで顔認証と顔認識技術を利用しており、その普及率は18歳から34歳の間では75％まで増加しています1。 世界のコンピュータビジョン市場は、2030年までに年平均19.6%という指数関数的な成長率で拡大すると予想されており2、その他のディープラーニング技術によって、今日のコンピュータビジョン技術の可能性は広がっています。
スマートフォンのロック解除から空港の顔認証スキャナーの通過まで、コンピュータビジョン技術は私たちの日常生活に急速に浸透しています。
コンピュータビジョンとは何か
コンピュータビジョンは、コンピュータサイエンスと人工知能の一分野であり、コンピュータとシステムを利用して画像から意味のある情報を収集する。コンピュータビジョンは、画像からデータを推定し、意思決定を行います。その最終的な目標は、物体や人物を正しく識別し、適切な行動を取ることです。たとえば、自動運転車で歩道上の歩行者を避けることや、ユーザーを正確に識別してスマートフォンのロックを解除できるようにすることなどです。
コンピュータビジョンの仕組み
コンピュータビジョン技術は、人間の脳が視覚情報を認識するプロセスを模倣することを目的としています。 パターン認識を活用して、入力データを取り込み、オブジェクトとしてラベル付けし、見慣れた画像を生成するパターンを見つけ出します。 コンピュータビジョンは、現実世界の視覚データを分類しながら、画像から意味を導き出します。
コンピュータビジョンの歴史
人工知能の多くの分野と同様に、コンピュータビジョンへの最初の進出は数十年前にさかのぼります。 1960年代には、研究者たちは視覚データの処理と分析にアルゴリズムを使用していました。 1970年代までに、この技術は画像処理とパターン認識においてより精度を高めました。
その後数十年にわたり、科学者たちは機械学習アルゴリズムをほとんどのコンピュータビジョン技術の基盤として活用し、当時の最大のブレークスルーのひとつであるViola-Jones顔検出アルゴリズムに結実しました。 このアルゴリズムは、機械学習による物体検出の中核フレームワークとして、現在も使用されています。 2000年代に技術が急速に進歩するにつれ、畳み込みニューラルネットワークによって、コンピュータは物体の検出と動きの追跡をさらに高い精度で行うことが可能になりました。
コンピュータビジョンの実生活への応用
コンピュータ・ビジョン技術は、がん検出の改善から自動運転車まで、多くの産業に革命をもたらしている。 顔認識、物体検出、拡張現実などのツールは、現実のアプリケーションに複数のユースケースを提供する。
自動運転車
Teslaは自動運転車の代表例として知られていますが、Hyundaiも最近、ディープラーニング・コンピュータビジョンのスタートアップ企業に投資し、その技術を自動運転車に応用しようとしています3。 自動運転車の中核機能であるコンピュータビジョンは、自動運転車が周囲の状況を把握する能力を高めます。センサーやハードウェアが数十億もの視覚データ点を収集し、車外で起きていることを画像として生成します。 一時停止標識から道路上の危険物、歩行者、他の車両まで、コンピュータビジョンのアルゴリズムは自動運転車の安全性と効率性を向上させます。
がん検出
ヘルスケア業界ではAIが急速に進化しており、がん検出も例外ではありません。 X-ZELL社は、高度なコンピュータビジョン技術を駆使し、画像から即日がん診断を可能にする企業です4。 コンピュータビジョンは、高度なアルゴリズムと機械学習を使用して、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像を分析し、がんの潜在的な兆候をより高い精度で特定しまう。 コンピュータビジョンは膨大なデータセットから学習し、人間には難しい微妙なパターンや特徴を正確に識別することができます。 ヘルスケアにおいて、これは患者の転帰を改善し、治療の質を向上させ、最終的には命を救うことにつながります。
学校や公共エリアのセキュリティ
学校や公共エリアのセキュリティ強化のため、Visio.aiはエッジコンピューティングとデバイス上の機械学習、高度なビジョンシステム5を組み合わせています。 空港の混雑した通路から大学や学校の侵入検知まで、ディープラーニングのインテリジェンスを一般的な監視カメラと統合することで、顔認識分析を使用して感情を読み取り、不審な行動を検知することができます。 コンピュータビジョン技術は、学校、空港、交通システムなど、公共エリア全体の安全性向上の機会を提供します。
製造現場
製造現場は、品質検査から生産監視、サプライチェーン物流まで、コンピュータビジョン技術を活用する機会にあふれています。たとえば、品質検査では、コンピュータビジョンによって欠陥、傷、その他の異常を自動的に検出できます。 無線周波数識別（RFID：Radio Frequency Identification）と組み合わせることで、コンピュータビジョン技術は、供給ライン全体で製品を追跡し、在庫管理、生産スケジュール、配送を最適化することができます。 サプライチェーン物流の改善から半導体の品質安定化まで、コンピュータビジョンは照明の改善、製品の一貫性向上、効率性の向上などをサポートします。
コンピュータビジョンの課題
コンピュータとエッジインテリジェンスは、重要分野における進歩に無限の可能性を提供しているように見えます。より安全な車両やより迅速なガン診断は問題ないように思えますが、コンピュータビジョンを支えるインテリジェンスには課題があります。
プライバシーに関する懸念
多くのAIツールと同様に、プライバシーとセキュリティは最重要課題です。 データ漏洩のリスクは高く、機密性の高い情報が安全でない可能性のあるプラットフォームに保存されているため、サイバー犯罪者にとって攻撃への動機は非常に高くなり。消費者はテクノロジー企業に過剰な個人情報を提供することを懸念しており、サイバー犯罪が増加する中、コンピュータビジョンAIツールは防御力を強化する必要があります。
高いコスト
現在、コンピュータビジョン技術の導入コストは決して安価ではなく、特に高度なユースケースでは、ハードウェアやソフトウェアの購入、メンテナンスにかかるコストが高額になります。さらに、クリーニング、保存、メンテナンスが必要な大規模なデータセットを加えると、コンピュータビジョン技術はさらにコストがかかります。 また、これらのシステムのメンテナンスには多額の費用がかかり、潜在的な機器の欠陥が大きな問題になる前に修正するための予知保全が不可欠です。
経験のある専門家の不足
コンピュータビジョンは急速に進化していますが、豊富な専門知識を持つ企業や個人はごくわずかです。 あらゆる新しいテクノロジーと同じように、教育や訓練が実際での応用に十分に追いつくには時間がかかります。企業は専門技術を持つ人材の確保に苦労しており、コンピュータビジョンも例外ではありません。組織は、システムを適切に訓練するために、人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いについて訓練を受けた専門家を必要としています。
コンピュータビジョンの未来
コンピュータビジョン技術はまだ初期段階ですが、製造、教育、セキュリティ、小売業、ヘルスケア、自動車産業など、社会ではすでにその広範な影響が確認されています。仮想現実ヘッドセット、拡張現実スマートグラスなど、モノのインターネット（IoT）デバイスへの需要が高まるにつれ、一般消費者向けコンピュータビジョン技術には大きな可能性があります。ハードウェアが高度化しつつも手頃な価格になれば、コンピュータビジョン搭載のウェアラブルデバイスやスマートガジェットは、一般の人々にも普及していくでしょう。また、生成AIとディープラーニングが加速するにつれ、コンピュータビジョンモデルが学習できる入力データも増えていくでしょう。
Ambiqの貢献
コンピュータビジョン技術には、機械学習の推論を処理できる組込みチップが必要です。この技術をエッジデバイスで実用化するには、低消費電力で最大の効率で動作する必要があります。Ambiqの超低消費電力システムオンチップ（SoC）は、デバイス上でローカルに実行できる最適な性能とエネルギー効率を備えたエッジデバイスを実現します。
NMI（Northern Mechatronics）の協力で、AmbiqのApollo3 SoCを搭載した同社の主力製品NM180100で数字認識実験を行いました。数字は2秒以内で認識され、返されました。ぜひご自身でご確認ください：
Sources：
1 New CyberLink Report Finds Over 131 Million Americans Use Facial Recognition Daily and Nearly Half of Them to Access Three Applications or More Each Day | November 22, 2022
2 Computer Vision Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component, By Product Type, By Application, By Vertical (Automotive, Healthcare, Retail), By Region, And Segment Forecasts, 2023 – 2030 | 2021
3 Hyundai Invests in Deep Learning Computer Vision Startup allegro.ai | May 11, 2018
4 X-Zell | 2023
5 Top 9 Applications of AI Vision in the Education Sector | 2023
