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NEC、水資源機構とともに、アユの遡上数を自動計測するシステムの実証を実施

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今日は、転移学習について学んでいきましょう。

まずは、NECが11月28日にプレスリリースした以下の記事からどうぞ。

 


~計測品質の均一化や計測業務の効率化を確認~

NECは、独立行政法人水資源機構(以下、水資源機構)とともに、長良川河口堰(注1)においてアユの遡上数を自動で計測するシステムの実証を本年4月から8月にかけて実施し、計測品質の均一化や計測業務の効率化の効果を確認しました。
NECは、今回の実証を踏まえ、本システムの来年度の実用化を目指します。

水資源機構では、長良川河口堰の運用開始以降、河川環境保全を図りながら、より適切な運用を行うため、環境変化の調査として、毎年、河口堰の魚道(注2)を遡上するアユの稚魚の調査を、遡上が確認され始める4月から6月末までの間、ほぼ毎日実施しています。
これまでの調査は、魚道にカメラを設置し、日の出から日没までの約12時間録画した映像を目視で計測していましたが、より効率的な計測方法を目指し、AIを用いた自動計測システムの検討・実証を行いました。

今回開発したシステムは、魚道に設置したカメラ映像をクラウド上に保管し、あらかじめAIで学習させた稚魚の泳ぎ方からアユかアユ以外かの魚種判定を行いつつ、自動でアユの遡上数を計測するものです。今回の実証では、天候や日照条件に左右される屋外の映像においても約94%の精度となる計56万匹のアユをほぼリアルタイムで計測し、目視での計測と比較して、計測品質の均一化や計測業務効率化の効果を確認しました。

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情報元:

 

https://jpn.nec.com/press/201911/20191128_02.html

 


 

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【解説】転移学習

 ある領域ですでに学習したモデルを、別の領域にも適合させるために学習することをいう。多くの学習済のモデルが公開されており、それらを使用することで短期間で画像認識、言語処理等、実装できる。

 

学習済モデルの例

学習済モデルとして、以下のようなものがあります。

  • AlexNet
  • Inception-ResNet
  • Inception
  • MobileNet
  • ResNet-50
  • Xception
  • BERT
  • NasNET

他にも多数あり、上記は、Tensorflow Hubで自由にモデルをダウンロードして使うことができる。