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ソニー、ディープラーニングのプログラムを生成できる「コアライブラリ」をオープンソース化
[17/06/27]
TOKYO, Jun 27, 2017 - (JCN Newswire) - ソニー株式会社は、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成する際のフレームワークとなるソフトウェア「コアライブラリ：Neural Network Libraries」を本日オープンソース化しました。
これによりプログラムエンジニアやデザイナーは無償で公開されるこのコアライブラリを使用して、人工知能（AI）を実現できるディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになります。
また、オープンソース化を通じて、開発者コミュニティーによるプログラムの進化も期待されます。
ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法です。
このディープラーニングを従来型の機械学習に置き換えて使用することで、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上し、ある領域では人間を超える性能も達成しました。また、ディープラーニングは従来型の機械学習に比べて高い汎用性を備えていることが特長で、画像認識や音声認識にとどまらず、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されています。従来、機械学習が利用されてない領域でも新たな提案が生まれ、この応用拡大に伴いディープラーニングの開発者も急増しています。
ディープラーニングのプログラム開発ではニューラルネットワークの設計作業が重要となります。開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、性能向上へ試行錯誤を繰り返して、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載します。コアライブラリは、これら一連の開発工程を効率的に実現するソフトウェア（演算モジュール群）であり、以下の通りディープラーニングの研究開発に必要な要素を有しています。
汎用的な実行環境
コアライブラリのコアは様々な環境（OSやハードウェア）で動作するプログラミング言語であるC++11で記述されており、Linux、Windowsをはじめ多くのプラットフォームで動作します。
高効率な開発環境
コアライブラリはディープラーニング開発で主流の、プロトタイピングがしやすく、開発効率が高いプログラミング言語、Pythonを用いて利用できます。少ないプログラミング量で直観的にニューラルネットワークの設計が可能なため、開発者はニューラルネットワークの設計作業に集中できるとともに、より効率的に短期間、低コストでディープラーニングを用いた技術開発ができます。
多機能性
革新の続く最新のディープラーニング手法に対応可能な柔軟性と表現力を備えており、動的なニューラルネットワークにも対応しています。
高速動作
NVIDIAのGPUに対応したコアライブラリは、ニューラルネットワークの学習・実行を最速クラスのスピードで実行でき、より短い試行錯誤時間でディープラーニングを用いた技術開発ができます。
簡易な機能追加
日々提案される最先端のディープラーニング手法で新たな機能が必要になった場合にも、その機能を簡単に開発、追加することができます。例えばニューラルネットワークの構成要素である関数ブロックや、最適化モジュールの追加が簡易に可能です。
簡易な新規ハードウェアへの移植機能
コアライブラリは新しいハードウェアへの移植も考慮したデザインを採用しており、例えばスマートフォンやIoTデバイス向けにも容易に移植が可能です。
このコアライブラリをベースとして、これまでソニーのR&Dプラットフォームシステム研究開発本部が開発したディープラーニング搭載の製品・サービスには、スマートフォンXperia(TM)シリーズに搭載されている統合型拡張現実感技術（SmartAR）を用いたカメラアプリARエフェクトや、行動認識技術を採用したLifelogアプリ、不動産売買の成約価格を高精度に推定する不動産価格推定エンジンなどがあります。
ソニーは今回の施策をAI環境整備の一環として実施します。今後多くの製品やサービスで人工知能の搭載による利便性の向上が期待されるなか、ソニーはコアライブラリのオープンソース化を通じて、より幅広い開発者、研究者に利用いただきプログラムの進化を期待すると共に、社会の発展へ貢献していくことを目指しています。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201706/17-065/
概要：ソニー
詳細は www.sony.co.jp をご覧ください。
Copyright 2017 JCN Newswire. All rights reserved. www.jcnnewswire.com
これによりプログラムエンジニアやデザイナーは無償で公開されるこのコアライブラリを使用して、人工知能（AI）を実現できるディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになります。
また、オープンソース化を通じて、開発者コミュニティーによるプログラムの進化も期待されます。
ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを用いた機械学習の一手法です。
このディープラーニングを従来型の機械学習に置き換えて使用することで、画像認識や音声認識の性能が近年飛躍的に向上し、ある領域では人間を超える性能も達成しました。また、ディープラーニングは従来型の機械学習に比べて高い汎用性を備えていることが特長で、画像認識や音声認識にとどまらず、機械翻訳や信号処理、ロボット制御など広範囲な対象に応用されています。従来、機械学習が利用されてない領域でも新たな提案が生まれ、この応用拡大に伴いディープラーニングの開発者も急増しています。
ディープラーニングのプログラム開発ではニューラルネットワークの設計作業が重要となります。開発者は画像認識や音声認識などに応じて最適なニューラルネットワークを構築し、性能向上へ試行錯誤を繰り返して、ニューラルネットワークを最適化した後、製品・サービスに搭載します。コアライブラリは、これら一連の開発工程を効率的に実現するソフトウェア（演算モジュール群）であり、以下の通りディープラーニングの研究開発に必要な要素を有しています。
汎用的な実行環境
コアライブラリのコアは様々な環境（OSやハードウェア）で動作するプログラミング言語であるC++11で記述されており、Linux、Windowsをはじめ多くのプラットフォームで動作します。
高効率な開発環境
コアライブラリはディープラーニング開発で主流の、プロトタイピングがしやすく、開発効率が高いプログラミング言語、Pythonを用いて利用できます。少ないプログラミング量で直観的にニューラルネットワークの設計が可能なため、開発者はニューラルネットワークの設計作業に集中できるとともに、より効率的に短期間、低コストでディープラーニングを用いた技術開発ができます。
多機能性
革新の続く最新のディープラーニング手法に対応可能な柔軟性と表現力を備えており、動的なニューラルネットワークにも対応しています。
高速動作
NVIDIAのGPUに対応したコアライブラリは、ニューラルネットワークの学習・実行を最速クラスのスピードで実行でき、より短い試行錯誤時間でディープラーニングを用いた技術開発ができます。
簡易な機能追加
日々提案される最先端のディープラーニング手法で新たな機能が必要になった場合にも、その機能を簡単に開発、追加することができます。例えばニューラルネットワークの構成要素である関数ブロックや、最適化モジュールの追加が簡易に可能です。
簡易な新規ハードウェアへの移植機能
コアライブラリは新しいハードウェアへの移植も考慮したデザインを採用しており、例えばスマートフォンやIoTデバイス向けにも容易に移植が可能です。
このコアライブラリをベースとして、これまでソニーのR&Dプラットフォームシステム研究開発本部が開発したディープラーニング搭載の製品・サービスには、スマートフォンXperia(TM)シリーズに搭載されている統合型拡張現実感技術（SmartAR）を用いたカメラアプリARエフェクトや、行動認識技術を採用したLifelogアプリ、不動産売買の成約価格を高精度に推定する不動産価格推定エンジンなどがあります。
ソニーは今回の施策をAI環境整備の一環として実施します。今後多くの製品やサービスで人工知能の搭載による利便性の向上が期待されるなか、ソニーはコアライブラリのオープンソース化を通じて、より幅広い開発者、研究者に利用いただきプログラムの進化を期待すると共に、社会の発展へ貢献していくことを目指しています。
本リリースの詳細は下記URLをご参照ください。
https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201706/17-065/
概要：ソニー
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