IoT領域におけるディープラーニングの実践と課題〜ネットワークの知能化を目指して〜

概要

株式会社Preferred Networks(以下PFN)は創業以来、最先端のディープラーニング研究を応用して、産業ロボットの高度化 (*1)やぶつからない自動運転のデモ(*2)など、様々な先進的な取り組みを実現してきました。その中で PFN が取り組んでいる課題の1つに、「ネットワークの知能化」があります。

今回の発表ではこの「ネットワークの知能化」をキーワードとし、IoT領域におけるディープラーニングの実践例を紹介します。特に、ネットワークを使って実現している部分にフォーカスを当てることにより、対象の機器を単純に高度化するだけでなく、ネットワークを介してシステム全体の高度化を目指す取り組みを紹介します。

こうした応用事例を踏まえながら、IoT領域が抱える課題や期待について、特にネットワーク面から議論したいと考えています。具体的には以下のトピックを考えています。

• 既存の通信技術の限界と、5GやLPWAと呼ばれる次世代技術への期待・課題
• 標準化が進められている各種IoT通信技術と、アプリケーションへの適用

JANOG38のテーマである ”斬” 新な、IoT応用の議論の場となればと思っています。

(*1) バラ積みロボット: 深層学習で教示レス動作獲得

(*2) Autonomous robot car control demonstration in CES2016

発表者

田中 大輔 (Preferred Networks)

柏原 秀蔵(Preferred Networks)

資料

IoT領域におけるディープラーニングの実践と課題〜ネットワークの知能化を目指して〜

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