人工知能は下準備が肝心

去年

かねてからAI(人工知能)を作ってみたいと思っていたので、2019年の春ぐらいに完全自作でAI作った。

が、全く精度が揮わない。

原因は、データ不足である。

いくらネットが普及して、様々なデータが収集できる時代になっても、自身の能力が及ばなかったせいで、画像32万枚しかデータ収集できなかった。

しかも、一枚一枚の”質”が悪いので、AIは上手く学習してくれないのである。

というわけで

Youtubeとかから連番の静止画を入手できる。 旅先で撮った映像もその場で活用できる。 自分のPCがスペック不足なら他のPCに作業を委託できる。 遠い将来にも利用できるレベルのデータを集めたい。 ノートPCでAI動かしたい。 電子工作にAI組み込んでみたい。などと夢が膨らんで、

まとめると、

• いろんな種類のデータを、
• いろんなサイトやコミュニティから、
• いつでも、
• (ハードウェア的に)どこでも、
• (物理的に)どこでも、
• 高速、
• 安全、
• かつ快適に収集できる。

そんなソフトが欲しくなったのだ。

汎用的すぎるライブラリ

上記の条件を満たすには言語は何で、どのように、なにで組めばいいのか。

迷いに迷った末、以下のことが決まった

言語:C#

C言語、C++は環境依存過ぎて、条件「どこでも」を満たさない。

Pythonはライブラリが充実していていいけれども、「高速」ではないし、「いろんな種類のデータ」に含まれる、カスタマイズ性の高さという点では劣る。

一方C#は、

• 最近マイクロソフトが本格的に機械学習とかサポートを充実させていっている。
• 技術的に安定。
• Python、Rubyと互換性的なものがある。
• 速度はそこそこ出る。
• 近いうち(²⁰²⁰⁄₁₁)にクロスプラットフォーム化がより進む。
• 簡単にUnityでゲーム化できる。

などなど、結構いいことばかりだった。

Javaはどっちでもよかった。

基本構造:Sample構造体とIData<T>インターフェース

public struct Sample
{
    private float _value;
    private float _strength;
    public Sample(float value, float strength)
    {
        _value = value;
        _strength = strength;
    }
    public static Sample operator +(Sample a, Sample b) => 
        new Sample(
            (a._value * a._strength + b._value * b._strength) / a._strength + b._strength, 
            a._strength + b._strength);
}

public interface IData<T>
{
    public Sample this[T pos] { get; }
}

これを基本構造とする。

これだけ。

実用性やいかに

先に掲載したコードのIDataインターフェースを実装するものは、すべて扱える。

「このインターフェースで一体何がわかるんだ」と言いたくもなるだろうが、実は、画像、動画、音声、立体、値など、さまざまなものに対して使える。

例えば、拡張メソッドBitmap ToBitmap(this IData<(float, float, float, float)> @this)を用いて、IData<(float, float, float, float)>型のデータは すぐに画像に変換 できる。

拡張メソッドBitmap Project(this IData<(float, float, float, float, float, float, float)> @this, Expression<Func<(float, float, float, float, float, float, float), (int, int)>> projecter)を用いて、IData<(float, float, float, float, float, float, float)>型で表せる 3Dデータも、すぐに画像に変換 できる。

詳しくは調整中のため割愛するが、要はいろいろできる。

まだ全然分からないと思うが、

動画⇔画像⇔3D⇔CAD⇔センサ⇔オシロ画像

などとできる予定である。

将来的には物理部で扱うデータ全てに対応させられないだろうか。

乞うご期待

じつは、まだいろいろ未完成で、今回の文化祭で公表できる状態にはない。

自分でも、どんなものになるか想像がつかないが、現状3D⇔点変換など着々進んでいるので、悪い結果にはならないと思う。

残念だが、この記事はここまでだ。こんな中途半端な記事を読んでくれてどうもありがとう。

来年、と言わずとも冬休みまでには、この記事は充実して、読みやすくもなっていると思う。その折にまた読んでいただけると嬉しい。

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