AI ビジョンに関する 10 の質問

特に機械学習によって、従来のルールベースの画像処理では対応できない、まったく新しい可能性を拓きます。それでも、実際の用途と制限事項を明確に理解するためには、テクノロジーを現実的かつ批判的に評価することが重要です。なぜならAI はすぐに忘れられてしまうような一時的なトレンドではないからです。多数の用途分野において複雑なタスクを高い精度で処理する能力は、企業にとって非常に価値の高いものです。その開発は常に進展しており、研究投資と資金提供プログラムによってさらに加速しています。将来的には、AI は生活のほぼあらゆる領域で状況を変革する不可欠な要素となるでしょう。

AI ビジョンは産業用途でどのような役目を果たすのでしょうか？

特に産業用途では、AI ベースの画像処理は主に機械学習手法を活用しています。このアプローチでは、コンピューター・プログラムが経験から学習し、明示的なプログラミングなしにデータからパターンや 予測を自動的に抽出します。これは、予測、パターン認識、意思決定を可能にするために、データにアルゴリズムとモデルを適応させることによって行われます。

AI ベースの手法は、特にばらつきの大きい内容の画像データでその力を発揮します。ルールベースの画像処理では形状、色、位置として明確には定義しにくいパターンと特徴を認識することができます。しかし、認識に関連するオブジェクトの特徴は、もはや事前に定義されたプログラムシーケンスによって指定されません。ニューラルネットワークは学習フェーズで、画像を反復して見ることでラベル付けされます。この場合、学習のために大量のサンプル画像が必要になります。バリエーションが多いほど、見慣れないシーンであっても機械学習アルゴリズムが通常操作で関連する特徴を認識する際の安定性が増します。

以前の手法やアプローチとの違いは何ですか？

ルールベースの画像処理アルゴリズムは、1 つの特定の用途向けに開発されることが多く、新しいタスクへの移行が困難です。一方、AIモデルは「転移学習」によって1つのタスクで訓練され、その後、ゼロから再学習することなく関連タスクに移行することができます。これにより、モデルを再利用しやすくなり、新しいマシンビジョンアプリケーションの開発速度が向上します。

しかし、機械学習手法を運用するための主要なスキルは、ルールベースの画像処理とは同じではありません。結果の質の決定要因は、画像処理エキスパートによる手動で開発されたプログラムコードの産物ではなく、適切なサンプルデータによる学習プロセスによって決定されます。これには、アプリケーションを深く理解している必要があります。適切なツールがあれば、フィージビリティ・スタディは、製品やその仕様について最も詳しい領域の専門家だけで行うことができます。評価段階で、企業はプログラマーや画像処理エキスパートの手を借りる必要性が少なくなります。

AIビジョンの恩恵を受ける業界は？

AI システムは画像を異なるカテゴリに分類でき、画像認識や識別、製品の分類などの用途に非常に役立ちます。さらに、AI ベースの画像処理は、欠陥の特定やコンベアベルト上の物体の仕分けなど、これまで人間が手作業で行ってきた多数のタスクを自動化できます。具体的には、人間の目でも判別が困難な場合にも、画像内の複雑なパターンや構造を識別する機能により、品質保証で重要なツールとなります。全体として、AI ベースの画像処理をこのような業界に取り入れると、効率、品質、安全性、コスト効果の面で向上が実現します。

AI ビジョンは品質保証をサポートできるのか？

具体的には、画像内の不規則性、亀裂、偏差、その他の欠陥を検出することによって、不良品や部品を識別するために、異常検出手法を非常に効果的にトレーニングすることができます。これにより、欠陥を即座に検出して、欠陥のある製品を除外できます。品質上の問題を早期に検出し、欠陥のある製品をすぐに除外できると、廃棄物が減少し、コスト削減や生産性の向上につながります。異常検出手法が摩耗パターンのような既知と未知の偏差を検出するので、AI ビジョンは機械や設備保守の必要性の予測に使用することもできます。潜在的な問題の兆候があれば、予防保守に役立ち、計画外のダウンタイムが最小化されます。

AI は組み込みビジョンにどのように影響しますか？

AIベースの手法がまったく異なる方法で機能するという事実は、IDSのようなメーカーが画像処理用の新しく直感的な開発ツールを開発することを可能にしています。このようなツールで、人間の品質要件を今日の画像処理システムに移転できます。特に、非常に複雑な組み込みシステム開発では、これまで特殊な専門知識が必要でした。しかし、IDS NXT AI カメラシステムは、ビジョンプロセスを容易に開発して、PC に依存しない小型システムで運用できる良い例となっています。AI、アプリケーションプログラミング、画像処理の特別な経験がなくても、開発および評価プロセスの大部分は容易で直感的なクラウドサービスで実行できるということから、組み込みビジョンが新しいユーザーにとって使いやすくなりました。

さらに、AIベースのアルゴリズムは、大規模なデータセンターにある強力なGPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット）だけでなく、大量のデータをリアルタイムで処理するための適切なハードウェアによって、非常にうまく並列化、つまり効果的に高速化することができます。ここに特殊なNPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）が登場すれば、AIビジョンは小型の組み込みビジョン・デバイスでも非常にエネルギー効率よく実行できます。これにより、異なるハードウェア・プラットフォーム上のアプリケーション要件に応じて、技術のスケーラブルな利用が可能になりました。

AI ビジョンは業界の持続可能性の目標に貢献できるか？

生産工程をモニタリングし、目標を設定することで、企業は水、原材料、エネルギーなどの資源をより効率的に使用することができます。廃棄物やスクラップの低減に役立ち、資源やエネルギーの節約につながります。AIを搭載した産業用カメラは、生産プロセスの効率、品質、持続可能性を向上させることで、経済的収益性を高めながら、産業が環境に与える影響を最小限に抑えることができます。

AI ビジョンの限界はどこにあるのか？

このテクノロジーはまだ開発が盛んに進んでいるため、限界が何かを決めることは困難です。AIを使った画像処理の限界が見えてくるのは、たとえば望ましい結果が得られない時です。これは必ずしも技術上の理由に限らず、多くの場合は ユーザーのAI 手法の経験の不足が原因です。ルールベースの手法と比較して、最も労力がかかると同時に、最もエラーの可能性が高いのは、学習プロセスのために十分に良質で適切なサンプルデータを提供することにあります。入力品質が低いと、出力も低くなります。AI システムは、「正しい動作」を学習できるデータに依存します。使用される用途を表現していないデータによるラボ条件で AI が構築されていたり、データのパターンにバイアスがあったりすると、システムはこうしたバイアスに沿って調整され、推論時に偏った意思決定を下します。

ただし、ニューラルネットワークが多数の視覚的タスクについて確実にトレーニングできても、限界や課題は常に生じます。そのため、AI システムの機能について現実的な期待を持ち、場合によっては人間の専門知識や解釈を補完できても、完全に置き換えることはできないと認識することが重要です。

産業用途で AIをプロジェクトに採用するにはどのような課題がありますか？

AIは魔法でもなければ、私たちがAIに期待することを予測できるほど知的でもないことを認識することが重要です。AI ベースの画像処理は、正しく使用すれば強力なツールです。このためには、マシンビジョンシステムのタスクは何か、明確にすることがここでも重要です。ある結果を得るための問いが明確であればあるほど、トレーニングの過程で適切な学習内容をより正確に準備することができる。さらに、ルールベースのシステムで必要だったように、意思決定プロセスを正確にコントロールしようとするのではなく、望ましくない結果を学習プロセス、つまり知識の移転に帰することに課題があります。多くの人がブラックボックスと呼ぶ推論は、正しい入力データの総和に過ぎません。システムのトレーニングが適切であれば、予期される成果を得る可能性が高くなります。このためには、何らかの新しい考え方が必要です。

トレーニングされたニューラルネットワークが機能する方法は、統計や確率、つまり数学だけに基づいているが、純粋に人間の理性だけで理解するのは困難です。混同行列とヒートマップは、決定を下すツールと、決定を視覚化して理解できるようにする根拠となります。これらのソフトウェアツールを利用して、ユーザーは 推論 の動作と結果を直接トレースしてトレーニングデータセット内での弱点を突き止め、体系的に修正することができます。これにより、AI の挙動がさらに説明可能になり、誰にとっても理解しやすくなります。

AI ビジョンは産業オートメーションの中でどのように進化するのか？

すべてのアプリケーションタスクに適した、最適で単一のテクノロジーはありません。所定の状況に最適なアプローチを決定するには、詳細な分析を実行することが重要です。場合によってはルールベースのアプローチを取った方が効果的で効率的です。その一方で、機械学習が高精度で複雑なタスクを処理する機能は、多くの企業にとって非常に貴重です。ただし、すべての面で優れているわけでもなければ、ルールベースの画像処理を完全に置き換えるのでもありません。最適な結果を得るには、複数のアプローチを組み合わせることが一般には理にかなっています。AI を上手く利用するには、貪欲に実験を行い、新しいアイデアやアプローチを進んで取り入れることが必要です。異なる考え方をすることで、長い目で見れば「投資対効果」という形で報われます。