小型のAIコンピュータボード「Jetson Nano」で自立ロボットを作る

DeepRacer以外の機械学習ツールも見ていきましょう。

自律走行するロボットに搭載することができる小型AIコンピュータボードに、NVIDIA社の「Jetson Nano」があります。開発者キットを購入することで、AIによる画像分類や物体検出、言語処理などを学ぶことができるほか、初心者向けには「Deep Learning Institute オンライン コース」という無料で受講できる学習コースが用意されており、ハンドジェスチャーの認識や画像回帰分析などを学ぶことができます。また、同社は、Jetson Nanoを利用したロボットカー「JetBot」の仕様を公開しています。公開された仕様に基づきパーツを組み立てることで、AIを利用したロボット（自動走行車両）を簡単に組み立てることができます。

更にその第2弾となる、サーキットなどのコースに従って高速で自立走行ができる「JetRacer」が公開されました。これは試作機が高速で走る市販のラジコンカーで制作されています。

この「JetBot」というプロジェクトでは、学生や開発者の学習目的別に、「SparkFun JetBot AI ロボット キット」「Waveshare JetBot AIキット」などパートナー企業からミニチュアの車両のセットとともに提供しており、物体認識や衝突回避の機能などを実機で試すことができます。

「RoboMaster S1」はロボット工学もAIも学べる

冒頭で紹介したDeepRacerに似ているのが、DJIの教育用インテリジェントロボット「RoboMaster S1」です。シューティングで対戦できる刺激的な機能を搭載し、ロボット工学やプログラミング、AI、そして数学や物理学も学べるツールです。搭載されたセンサーは、拍手やジェスチャー、対戦相手からの攻撃などを検知できるだけでなく、画面上で選択した人物を識別して追跡することも可能です。また、道路や信号機を認識させた自動運転に挑戦することもできます。

なにより、対戦相手とのバトルに勝ちたいという動機付けが、プログラミングの意欲を高めます。

プログラミング言語はScratchとPythonで、とくにScratchは世界中で扱われているビジュアルプログラミング言語で、日本の小学校プログラミング教育でも使われる予定の言語です。

Microsoftの「Azure ML」で機械学習を始める

「Azure Machine Learning」は機械学習を簡単に始められるMicrosoftのクラウドサービスです。機械学習を知らない人でも、既に用意されているアルゴリズムのライブラリを利用して、コーディングの必要ないドラッグ・アンド・ドロップで機械学習のモデル構築を行うことが可能です。設定がこれだけとはいきませんが、作成した機械学習のモデルはWebサービスとしてデプロイして実際に利用することもできます。

より多くの人が機械学習に触れる機会を

このように、これまで一部の専門家にしか利用できなかった機械学習を、手軽に楽しみながら学ぶ・活用するツールが登場してきたことで、より多くの人が機械学習に触れ、AIを身近に感じることができるようになります。今後さらにAI・機械学習・ディープラーニングへの理解・活用が進むことで、さまざまな課題を解決するアイディアが生まれ、新たなビジネスチャンスにつながることが期待されます。

• ※ アマゾンウェブサービス および AWS、AWS DeepRacer は、米国 Amazon.com, Inc.またはその関連会社 の、米国およびその他の国における登録商標です。
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【 制作／ブレイン 】

2019/12/03