AIエッジコンピューティングで害獣対策や渋滞対策、OKIがコンテスト開催：エッジコンピューティング

OKIは2020年9月29日、AIエッジの社会実装拡大に向けて「AIエッジ・カンファレンス＆ソリューションコンテスト」を開催。共創パートナー19社によるソリューションの開発成果と、その内容の表彰を行った。

[長町基，MONOist]

　OKIは2020年9月29日、AI（人工知能）エッジコンピュータの社会実装拡大に向けたイベント「AIエッジ・カンファレンス＆ソリューションコンテスト」を開催。共創パートナー19社によるソリューションの開発成果と、その内容の表彰を行った。

AIエッジ・ソリューションコンテストの入賞者たち（クリックで拡大）

「ないから作った」AIエッジコンピューティング端末

　OKIでは2019年10月に、戦略製品としてAIエッジコンピュータ「AE2100」を発表。同イベントで講演を行ったOKI 取締役 専務執行役員の坪井正志氏は「AE2100」を中心としたエッジコンピューティング戦略について紹介。「さまざまな社会課題を解決するためには、リアルタイム性が求められる場合も多い。その場合、端末寄り（エッジ）でAIによる情報処理を行うことが課題解決のカギを握る。しかし、従来はこれらに十分に対応できる能力を持つデバイスがなかった。そこで『AE2100』を発売した」と坪井氏は語る。

OKI 取締役 専務執行役員の坪井正志氏

　「AE2100」は「IoT Ready」（さまざまなセンサーをつなぐインタフェース）「AI Ready」（高性能なAIアクセラレータ）「Security Ready」（安心・安全なセキュリティ）の3つのコンセプトを持つ。発売当初は、社会インフラ向けにさまざまなサービスを提供する企業に販売することを検討していたが、用途開拓を含めより幅広い活用を目指しオープンな取り組みに切り替えた。製品の特徴を伝えるためにモニターキャンペーンを実施したところ、現在は300社まで拡大。モニターの85％から「自社のソリューションに活用したい」という回答を得たという。

　これらの取り組みからエコシステムパートナー企業は77社にまで増加したという。パートナー企業との共創で進めているAIエッジの具体的な社会実装の例としては車載、船舶、海洋・密漁監視、工場・故障予兆検知、サービスロボットなどに広がっている。

　OKIでは、さらにAIエッジ製品やソリューションを拡充していく方針で、同イベントではそれらの製品群を紹介。その1つが「AE2100」のプラットフォームにFPGAによる俯瞰映像合成機能を組み込み、360度の周囲監視・操作支援を遠隔からスムーズに実現するリアルタイムリモートモニタリングシステム「フライングビュー」である。「フライングビュー」は、4台のカメラ映像から周囲360度の俯瞰映像を合成し、遠隔から自由な視点で広域のシームレスなモニタリングを可能とすることで、離れた場所から簡単・安全に、的確な監視や操縦支援を実現する。

　「フライングビュー」は、既に顧客環境での実証実験ができる評価機の提供を開始している。OKIでは高度な映像モニタリングを実現する映像AIソリューション「AISION」のラインアップとして、「フライングビュー」の2021年度商用化を目指しているとしている。

AIエッジで害獣対策

　一方、AIエッジソリューションコンテストでは、応募した各社ソリューションのデモ動画を専用サイトに掲載し、この日の来場者やパートナーなど数百人によるWeb投票を行い、その結果で表彰を行った。

　第1位となったのはミライトによる「アダプティブ型・獣害対策システム」である。同システムは、従来の超音波や光を利用した害獣忌避システムの弱点である「害獣の慣れ」と「人への不快感」をAIで解消することを目指したものだ。

　これまでのシステムではタイマーや物体検出センサーによる一律動作のため、害獣の慣れを生むことがあった。また人や害獣以外でも作動するために影響を及ぼすことがあった。同システムはAIエッジコンピューティングを活用することで画像AIにより、対象害獣だけに動作し、効果パターンの自己学習により慣れを防止している。

ミライトの「アダプティブ型・獣害対策システム」（クリックで拡大）出典：ミライト

　第2位は、キューオキと久留米工業大学の「AIスマートパーキング」である。AIエッジと画像解析技術により、駐車場での空きスペースを瞬時に表示し、スマートに駐車場利用をサポートするというものだ。こちらもAI機能と、エッジコンピューティング機能が両立しているからこそ実現できたソリューションである。

キューオキと久留米工業大学の「AIスマートパーキング」（クリックで拡大）出典：キューオキ

　第3位となったのはコンピュータマインドの「強化学習を用いた信号制御　我輩の辞書に『渋滞』の文字はない」である。同システムは「AE2100」上で動作する強化モデル（DQN）で交通信号制御を実現し、交通渋滞を緩和するというものだ。

コンピュータマインドの「強化学習を用いた信号制御　我輩の辞書に『渋滞』の文字はない」（クリックで拡大）出典：コンピュータマインド

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