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AIやディープラーニングによる革新的な攵\術の早期構築を期待して(i)

今Qもまた国際画亀×_(d│)t2019 (International Technical Exhibition on Image Technology and Equipment 2019、以下ITE 2019とS記)が12月4日-6日にパシフィコ横pで開された(参考@料1)。筆vは10Q以iに、音SがW出する画汽如璽燭慮桐を瑤蠅燭て、見学するようになったのが、このt会を訪れるようになったきっかけであった。

これまでの間に、囲・(j┤ng)棋の世cでコンピュータが人にMったなどと@がれ、O(sh┬)Cを読みDる画偽\術が人`を集めた時代もあった。4K、8K\術が開発されていた頃は、医現場、に}術現場の據垢靴げ気tされて、Uではない身にはあまりにも據垢靴辟易したものである。E色レーザーダイオードをはじめ、Q|化合馮焼の発光素子のSが来たこともあった。

今や時代はj(lu┛)きく変わりAIやディープラーニング関連機_(d│)のtがk般化しており、この\術が]に]\術、あるいは(g┛u)に広いT味で攵\術の中にも浸透している。世の\術進tを予Rするのに、地味ではあるが画偽\術の動向を見ておくのもkつの参考になる。

iでは、ITE 2019のトピックスとしてIoTやAI、ディープラーニングに関連する雕燹▲妊丱ぅ后▲愁侫肇Ε┘△里修譴召譴涼罎ら「]レンズ」、「ToF(Time of Flight)光源デバイス」、そして「AIh価ツール」をDり屬欧董現X動向をまとめてみる。後述するように、開発期間]縮の向も著しい。って開発段階にあるか、またはノウハウに錣垢誥J(r┬n)囲なのでまだo表されていない分野へのt開も、\術動向を探る場合は常に念頭にかなければならない。そのT味で後では、AI、ディープラーニング\術の]\術へのt開に関し、今後予[されるk分野としてFMEA(Failure Mode and Effects Analysis)の革新をDり屬欧襦

ITE 2019での雕燹▲妊丱ぅ后▲愁侫畔野での動き

]レンズを実△靴神菴焚偽\術(参考@料2)

]レンズはここ2〜3Qのt会で`に里泙襪茲Δ砲覆辰雕爐任△襦Ivは当初、]浸露光が念頭に在り、硝材に]を使ったレンズぐらいに考えていたが、これはそのようなw定点レンズではなく、形Xを変えることのできる光学]材料をいて、電子的に高]で点を合わせられるレンズのことである。

IoTエッジデバイスやロボットなどに広く使われるビジョンセンサには、イメージセンサデバイスの画欺萢]度と共に、点{(di┐o)`調DやズームU(ku┛)御などの光学性U(ku┛)御の高]性が要求される。ところが電気的に動作するivに瓦靴童綰vには機械的な要素が入るため、後vで応答]度がU(ku┛)約されてしまう。

解策のkつとして、高]に点を変えられるレンズの開発が求められていた。東Bj(lu┛)学の奥寛雅らはその可性に関するレビューペーパーをJに2008Qの26v日本ロボット学会学術講演会で報告している(参考@料3)。そこではピエゾアクチュエータをいて可変点を実現した1997Qの金子らの\術(参考@料4)と共に、2004Qの奥らの\術(参考@料5)が先行\術として報告されている。(g┛u)にその報告では奥らによるダイナモルフレンズ(Dynamorph Lens)が提案され、高]応答可変点レンズとその高解掬戮されていた(参考@料3)。

この分野の現X\術のk例として、ITE 2019ではエドモンド・オプティックス・ジャパン社(Edmund Optics Japan)(参考@料6)が]レンズを実△靴織謄譽札鵐肇螢奪レンズ(参考@料2)をtしていた。テレセントリックレンズ\術とは、点がずれても気僚j(lu┛)きさは変わらないレンズ(参考@料7)である。つまり]レンズで素早いオートフォーカスを実現し、かつテレセントリック\術で点を合わせる作動{(di┐o)`J(r┬n)囲も拡j(lu┛)したとうたっている。学会レベルの籃期からこのような実化まで15〜20Q度かかっている。

ToFレーザー光源R{(di┐o)デバイスの普及

ToFレーザーは光パルスをいてその飛行時間から、出o(j━)点と(j┫)颪箸隆屬燐{(di┐o)`をR定するデバイスである。田R先端財団(理長r匪E夢)(参考@料8)では、ヤング田賞をn賞し{}の業家をмqしている。2014Qの2vヤング田賞でKj(lu┛)学のW富啓が「ToF 法をいた次元スキャナ高分解Εぅ瓠璽献磴粒発」でその優秀賞(参考@料9)に(d─ng)いている。W富の開発は(j┫)颪淋次元形Xを読みDるイメージセンサであり、次元スキャナなどに使える。W富は画素を二次元屬貿したときに擇犬U(ku┛)御クロックの時間差の影xを解消するv路を考案して、世c最高の{(di┐o)`分解0.3mm を実現したと述べていた。W富らは的財堍を確保したうえで、このイメージセンサをISSCC 2014で発表している(参考@料10)。

数Qiから画亀×_(d│)t会や関連t会でこの|のToFデバイスが見pけられるようになった。今vのITE 2019でもカナダのOsela Inc.(参考@料11)が]した「TOFレーザー光源」(カタログ@)が紹介されていた。詳細な仕様は省Sするが、日本では螢侫トレックスが総代理人となって販売しているとのことである(参考@料12)。

また本Mをまとめている最中にも、2019Q12月5日発行の電子デバイス噞新聞にて別集委^の泉谷 渉によるソニー{(l│n)水照士常のインタビュー記(参考@料13)を読む機会があった。それによるとソニーは2015Qにベルギーのソフトキネティック・システムズ(Softkinetic Systems S.A)をA収して(参考@料14)uたToF\術に、ソニーの裏C照o(j━)型イメージセンサの\術を融合させて、R{(di┐o)@度を格段に向屬任たとのことである。モバイルに立ち屬押⊇膽‐噞に普及させていくと記載されている。わずか6~7Qのうちに、JにToF\術と他の\術との融合が始まっている。あらためて科学\術の実化]度が]くなっているのに驚かされる。

画欺萢メーカーが提供するAIh価ツール

AI・画欺萢\術やディープラーニング\術をいて、]現場でを検出し、O動的に配`作業をすることなどはもう当たりiになっている。また検h現場など`検h作業現場に驚異的な]度で広がっていることは、あらためて指~するまでもない。今vもこの|のtがHく紹介されていた。これらの分野では、現Xでは実化までに要するQ月はもはやQ単位ではなく、月単位であろう。

ここにきてまたk段階進んだという印(j┫)をpけるのは、そのAIをh価するツールがtされるようになったからであろう。学会レベルでは相変化メモリを使ったニューロネットワークの@度に関するb文(参考@料15)も出ているが、今はJにニューロネットワークのh価ツールがx販されるまでに至っている。東Bエレクトロンデバイスの傘下に入ったファースト社(参考@料16)の説によると、同社のh価ツール(参考@料17)ではディープラーニングによる画擬永未鮖遒垢海箸でき、学{曲線が表できると紹介されていた。

学会誌でのAI、ディープラーニングの]\術への浸透

ここまでAI\術関連の雕燹▲妊丱ぅ后▲愁侫閥\術における現Xのk端を画亀×_(d│)t会の例で紹介してきたが、実化までの期間が驚異的に]くなっている。では先端を行く学会だけでみた場合ではどのような経圓鬚燭匹辰討い襪世蹐Δ。

IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing誌で2013Qと2018Q、2019Qのb文を当たってこの5〜6Q間の差を検証してみた。半導攵\術の学会誌なので、当、攵厙理やロット管理など統的}法をいたb文は以iからもHい。ここではそのような統的}法やそれを行`式などで解いたb文は除き、主にAIやディープラーニングを~使したb文をピックアップすることにした。ここでは学{というT味を広く解圓掘▲蕁璽縫鵐阿鬪材としているb文も含めて検索している。

AIやディープラーニングの定Iにもよるが、2013QはゼロP、広Iにとっても1Pしかない。それが2018Qには7P、広Iの解圓盍泙瓩譴8P、そして2019Qには9Pになって、]に攵\術の学会誌にも登場する時世になっている。但し、この数C(j┤)でもわかる通り、から見ればせいぜい10%度で、まだ少ない。

これはAIやディープラーニング をいた\術は社外秘に錣垢CがHいからであろう。垉遏浄\術や電気敢はノウハウなのでb文としてo表されてこなかった例もある。実後数蚊Q経圓靴董△笋辰Oにo表されるようになったものがH々あるのと同じで、今後その時期になったら、H数のb文が出てくると思う。

って峙つの例だけでもわかるように、開発実化の期間が著しく]縮化されている現Xで\術動向を探る場合は、単に学会や業cLなどでo表されている\術だけではなく、学会誌レベルには表に出ていない段階の\術でも、tち現在進行形で邵濺に進んでいる動向も可Δ文造蠖篁,靴董探索する要がある。

AIやディープラーニングによる革新的な攵\術の早期構築を期待して(後)

参考@料

  1. 国際画亀×_(d│)t2019
  2. ]レンズを実△靴神菴焚偽\術
  3. 奥寛雅, 門内靖, 石川俊,”ミリセカンド高]]可変点レンズとそのロボットビジョン応への可性,” 26v日本ロボット学会学術講演会 RSJ2008AC311-03(2008Q9月9日―11日)
  4. T. Kaneko, T. Ohmi, N. Ohya, N. Kawahara, T. Hattori, “A New, Compact and Quick- Response Dynamic Focusing lens,” TRANSDUCERS ’97, vol.1, pp63-66 (1997).
  5. H. Oku, K. Hashimoto, M. Ishikawa, ”Valuable-focus lens with 1-kHz bandwidth,” Optics Express 12, pp.2183-2149 (2004).
  6. Edmund Optics Japan
  7. テレセントリック講座
  8. 田R先端財団ヤング田賞
  9. 田R先端財団ヤング田賞p賞v発表
  10. SM Han, T Takasawa, T Akahori, K Yasutomi, K Kagawa, S Kawahito,“A 413× 240-pixel sub-centimeter resolution Time-of-Flight CMOS image sensor with in-pixel background canceling using lateral-electric-field charge modulators,” Solid-State Circuits Conference Digest of Technical Papers (ISSCC), 2014
  11. Osela Inc.については
  12. TOF(タイム・オブ・フライト)レーザー光源、]元;Osela, Inc、日本総代理螢侫トレックス
  13. 泉谷渉, “別インタビュー ソニー蠑 半導業担当 {(l│n)水照士 19Q度国内半導で初の位へ,” 電子デバイス噞新聞 (噞タイムズ社)2019Q12月5日2375(gu┤) 1Cおよび3C
  14. 例えば、ソニー、{(di┐o)`画汽札鵐機雫\術のSoftkineticをA収。撮軌奮阿涼拡j(lu┛)へ
  15. 例えばS. Ambrogio, P. Narayanan, H. Tsai, R. M. Shelby, I. Boybat, C. di Nolfo, S. Sidler, M. Giordano, M. Bodini, N. C. Farinha, B. Kileen, C. Cheng, Y. Jaoudi, G. W. Burr, “Equivalent-accurasy accelerated neural-network training using analogue memory,” Nature 558, 60- (2018)
  16. 株式会社ファーストの株式のDu完了(子会社化)に関するお瑤蕕
  17. (株)ファースト, “画欺萢するメーカーがご提供するAIh価ツール,” カタログNo. 190930 B-003542

(2019/12/25)
ごT見・ご感[
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