GoogleのTensorFlowLite（およびEdgeTPU）を使用すると、イヌを自律的に訓練して、座ったり、横になったり、固定したり、呼び出したりするなど、さまざまな行動に応答させることができます。 これにより、すべての犬が低コストで訓練され、犬の生活が豊かになり、経済的にストレスの多い救助ステーションと低い採用率にプラスの影響がもたらされると考えています。 Google EdgeTPUを使用すると、犬がデバイスとやり取りするときの動作を理解し、学習できます。
TensorFlowで動物を理解する
同様に、犬の訓練は、犬が放つ信号と行動をよく理解することに焦点を当てています。
TPUが知覚問題の解決にどのように役立つかを理解するには、犬のハンドラーが犬の行動を理解する上で重要だと考える情報を理解する必要があります。以下は、犬の訓練中に犬の飼い主が尋ねる質問です。
犬はおやつを食べていますか？
犬は「座る」アクションを実行していますか？
犬はすでに「横になっている」コマンドを知っていますか？
犬は以前に訓練されたことがありますか？
環境の犬は一般的にどこに滞在することを選択しますか？
犬は私からどのくらい離れていますか？
犬は私を追いかけていますか？
これらの質問に答えるために、機械学習、より具体的にはディープラーニングの使用を選択しました。 ディープラーニングは、これらの人間の知覚に関連する問題を解決するのに優れており、時間の経過とともに関連する行動パターンを探します。 したがって、ディープラーニングはコンピュータービジョンや自然言語処理の分野でも広く使用されています。
次に、すべてのシグナルを収集し、興味のあるものを見つけます。 私たちの動物行動チームは、犬の訓練に対する準備を理解するために収集したいすべての体のポーズと音をリストしました。
強力なコンピュータービジョンニューラルネットワークをトレーニングするために、TensorFlowを深層学習プラットフォームとして使用することにしました。 同じタスクで、GoogleのクラウドTPUを使用してネットワークをトレーニングする方が、複数のGPUを使用するよりも速くて安価です。 次に、デスクトップデバイスを使用してGPUでトレーニング済みモデルをローカルで実行し、犬のリアルタイムの動作を判断してトレーニングできます。 私たちのモデルは、犬のボディーランゲージと音を分析することにより、犬の現在の状態を理解し、相互作用します。
犬の行動をリアルタイムで理解して対応するために、ニューラルネットワークをサポートするのに必要な計算能力を備えた適切なモバイルプラットフォームを探しています。 いくつかのモバイルプラットフォームを評価した後、TensorFlowのモバイル製品TensorFlow Liteを実行できるGoogleのEdgeTPUを選択しました。 モバイルコンピュータビジョンモデルはGoogle EdgeTPUでも利用可能であり、以前のシステムよりも4倍高速に動作することがわかりました。
記事の全文を参照してください： https://blog.tensorflow.org/2020/01/autonomous-dog-training-with-companion.html
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