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AI搭載iPhone X 「スマホで機械学習」時代の幕開け
米アップルが満を持して発表した10周年モデル「iPhone(アイフォーン)X(テン」。この「次の10年を見据えたiPhone」の正体はAIユニット搭載のスマートフォン(スマホ)だった。スマホが機械学習のエッジになる新潮流を作れるか。


iPhone Xを発表する米アップルのティム・クック最高経営責任者(提供:アップル)

■興味深いのはカメラとAI専用ユニット

 アップルが2017年9月12日(米国時間)に発表した「iPhone X」では、有機ELディスプレーやワイヤレス充電が注目を集めている。だが、より興味深いのは深度カメラ「TrueDepthカメラシステム」と、最新プロセッサー「A11 Bionic」に搭載した人工知能(AI)専用ユニット「ニューラルエンジン」だ。当初の用途は限定的だが、大きな可能性を秘める。


TrueDepthカメラシステム

 iPhone Xは前面全体に有機ELディスプレーを採用し、本体下部にあったホームボタンと指紋センサーを廃止した。指紋認証の「Touch ID」に代わってアップルが採用したのが、顔認証の「Face ID」だ。深度カメラとAI専用ユニットを使っている。


ユーザーの顔に赤外線ドットを投射したイメージ

 まず赤外線ドットの反射光を撮影してドットまでの距離(深度)を測り、ユーザーの顔の詳細な3次元データを作る。ユーザーがあらかじめ自分の顔を撮影しておくと、機械学習ベースのアルゴリズムによって自分の顔モデルが作られる。顔認証を実行する際は、取得した3次元データと顔モデルを照合する仕組みだ。

■顔認証は「指紋認証より安全」

 Face IDの顔認証は機械学習による推論処理で実現する。処理はクラウドではなくiPhone X上で実行するが、スマホにはかなりの負荷がかかる。そこでiPhone Xに搭載されたのがニューラルエンジンだ。デュアルコア構成で1秒当たり6000億回の演算が可能で、瞬時に推論処理ができる。

 発表会に登壇したフィル・シラー上級副社長は、Face IDを採用した理由の1つがセキュリティー強化にあると主張する。他人の指でTouch IDのロックが解除される確率は5万分の1だが、他人の顔でFace IDのロックが解除される確率は100万分の1にまで下がるという。

 現在のスマホで顔認識をする場合は、画像データをクラウド上に送信し、機械学習の推論をクラウド上で処理するのが一般的だ。それに対してFace IDでは全ての処理をデバイス上で実行する。シラー氏は「プライバシー保護のためにクラウドは使用しない」と強調した。

■ARをアニメーション絵文字に活用

 ニューラルエンジンの最大の用途は顔認証だが、それ以外のアプリケーションもある。その1つが「Animoji(アニ文字)」だ。深度カメラで撮影したユーザーの表情を絵文字の表情にリアルタイムに反映させ、アニメーションの絵文字を作成する。一種の拡張現実(AR)である。このほか自撮りの際のライティングをより細かく調整する機能にも深度カメラが活用されている。


AR機能を使ったアニ文字(Animoji)(出所:アップル)

 サードパーティーのアプリケーションから深度カメラを利用することも可能だ。発表会では米スナップのフォトメッセージングサービス「Snapchat」のスマホアプリでデモを披露した。Snapchatのスマホアプリにはもともと、ユーザーの顔にCGで化粧したりマスクをつけたりするAR機能が備わっている。深度が分かることで、化粧やマスクの視覚効果がよりリアルになることを実証した。

■半導体メーカーとしての実力も高い

 スマホ向けプロセッサーにAI専用ユニットを搭載し、実際に活用するという点では、アップルのニューラルエンジンは競合他社に先行した。

 同社は以前から、英アームから命令セットのライセンスだけを得て、CPUコアのマイクロアーキテクチャーを独自に設計していた。今回のA11 Bionicからは、CPUだけでなくGPU(Graphics Processing Unit)やISP(Image Signal Processor、画像処理プロセッサー)、ビデオエンコーダーにもアップル独自の設計を採用している。

 さらにニューラルネットワークの処理に特化した独自AIユニットも開発したのだから、半導体メーカーとしてのアップルの実力は、かなり高いレベルに到達したと言えそうだ。

 現時点でニューラルエンジンが利用されるのはFace IDが関連する処理だけのもようだ。ただiPhoneのような販売台数の多いスマホにAI専用回路が搭載された事実は大きい。

 機械学習の処理は長らく、スマホではなくクラウドで実行するのが一般的だった。クラウドで実行してきた機械学習のワークロードがスマホというエッジに移行するという大きなトレンドの第一歩になるだろう。


[日経コンピュータ2017年9月28日号]





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