Builders Fair「Amazon Sagemaker とAWS Greengrass ML Inference を使った異常検知システム」 #reinvent

Builders Fair「Amazon Sagemaker とAWS Greengrass ML Inference を使った異常検知システム」 #reinvent

re:Invent 2018「Builders Fair」において唯一日本語で解説を伺うことができた「Amazon Sagemaker とAWS Greengrass ML Inference を使った異常検知システム」のレポートです。
Clock Icon2018.12.26

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こんにちは。池田です。本記事は現地時間2018/11/26-30で行われたre:Invent 2018 EXPO会場にて開催されていたBuilders Fairで見せていただいた「Amazon Sagemaker とAWS Greengrass ML Inference を使った異常検知システム」のレポートです。(誤操作で記事を削除してしまったので再投稿です...)

Builders Fair 概要

Come visit the Builders Fair at the Expo in the Venetian and at the quad, where you can learn from AWS experts and customers and get hands-on experience. There will be over 70 projects created by AWS and our customers that you can browse. Learn how these projects were made, and walk away with the ability to implement them for yourself. The projects cover topics across all AWS services. Best of all, you will get the opportunity to talk to the experts who built these projects, diagram, and problem-solve with them.

Venetian で開催されているEXPO会場の一角でBuilders Fairが開催されていました。 簡単に表現すると「コミュニティ等によるAWSの様々なサービスを利用して作った技術展示」となるでしょうか。学校祭の部活紹介のような雰囲気でみんな気さくに話しかけてくださいました。英語が苦手な筆者は笑顔で「Hello」と言うのが精一杯だったのですが、突然日本語で話しかけられて驚きました。この時、ブースではAWSジャパン社員の方がデモの説明を担当されていたのです。

オートメーションシステムにおける異常検知

例えば、製品加工や流通の過程など様々な場面においてベルトコンベア等を利用した流れ作業が発生します。その作業を自動化していく上で必要となる異常検知。これは従来、要所要所に配置されたIoTセンサー群や担当スタッフの目によって行われるケースが多い部分ですが、それを機械学習を利用した自動処理に置き換えるためのアプローチをおもちゃの列車で運ぶ回転寿司をモデルに紹介されていました。
このデモにおける正常と異常の定義は以下でした。
・正常: お皿の上に寿司ネタが上になった状態で乗っていると判定された場合
・異常: お皿の上に何もないか、寿司ネタ以外のものが乗っていると判定された場合


お寿司がひっくり返っているなどの異常が検知されると自動的に列車が停止して、新たなお寿司をロボットアームがお皿に載せていました。



ロボットアームと列車の制御にはRaspberry PiやArduinoが使われていました。


構成図。異常検出(画像認識)にはAWS IoT Greengrass、判定用機械学習にはAmazon SageMakeを利用。

まとめ

今回のデモでは10枚前後の画像データによる学習とのことで「寿司ネタと判定=正常」「(お皿やシャリが上になっているなど)寿司ネタ以外と判定=異常」となっていたそうです。こんなわずかな学習データでも明確な違いなら判定できることにも驚きました。
お話を伺っている中で「クラメソさんなら横田deGOで色々使ってるからご存知だと思いますけど」とおっしゃっていただきましたが、筆者はプロジェクトに関わっておらずふんわりとしか聞いていなかったので、こちらのデモによる説明も楽しくワクワクしながらお聞きすることができました。
応用できるシーンが多い仕組みでありながら、それを説明するには非常にシンプルなデモでありながら必要十分なものであり、文章や口頭で伝えるのが複雑に思えるものをシンプルに直感的に伝えられること、その発想力も大切だと感じました。
また、後日気が付いたのですが、TwitterにてAWS / アマゾンウェブサービス@awscloud_jpさんが以下のツイートでこのデモについて紹介されていました。筆者も動画を撮影させていただいたのですがこちらのツイートで紹介されているYouTube動画の方がわかりやすいのでご紹介します。

【AWS #reInvent のまとめビデオ】Builders Fair https://t.co/65qovRBmsG

ラスベガスで開催されたre:Invent。AWS社員のデモをご紹介していたBuilders Fairでは、回転寿司を舞台に、#AWS ジャパン社員による Amazon Sagemaker とAWS Greengrass ML Inference を使った異常検知システムのデモも! pic.twitter.com/gW3oeKDJrB

— AWS / アマゾンウェブサービス (@awscloud_jp) 2018年12月22日

re:Inventで発表された各種サービスに関するエントリーはこちらの特設サイトにまとまっています。ハッシュタグ #reinvent 付きツイートのまとめもまだまだ更新していますので、ぜひご覧ください。

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