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Azure関連の最近の記事のメモ 2023/03/04

Last updated at Posted at 2023-03-03

言語の学習にAIプロダクトを活用できることが紹介されています。

  1. Azure Cognitive Servicesのテキスト翻訳機能で、この機能を使用することで、複数の言語間でテキストを簡単に翻訳できます。
  2. Azure Cognitive Servicesの言語理解機能で、この機能を使用することで、文章の意味を理解し、自然言語での応答を生成できます。
  3. Azure Machine Learningのテキスト分類機能で、この機能を使用することで、テキストを分類し、自動的にラベル付けできます。

事例としてはPearson、Beijing Hongdandan Visually Impaired Service Center、Duolingo、HelloTalk、Berlitzがあげられていました。

  • Azure Machine Learningは、MLOps、オープンソースの相互運用性、データプライバシー、セキュリティ、およびリアルタイムデータ処理をサポートする統合ツールです
  • Microsoft Intelligent Data Platformは、T-Mobile、BP、Amadeusといった業界のリーダー企業が活用しています
  • 今月プレビュー版として発表されたMicrosoft PurviewのAdaptive Protectionは、Insider Risk Managementの機械学習を活用し、人々がどのようにデータに接しているかを分析するのに活用できます
  • Responsible AI Toolboxは、AIシステムの説明可能性(explainability)、バイアスの検出と軽減、プライバシー保護、倫理的配慮など、Responsible AIに関するさまざまな側面をカバーするツールが含まれています。例えば、Fairlearnというツールは、データセット内のバイアスを検出し、軽減するためのツールであり、InterpretMLは、AIモデルの決定根拠を解釈するためのツールであり、Data Protection Managerは、プライバシー保護のためのツールです。Responsible AI Toolboxは、開発者やデータサイエンティストがAIシステムのResponsible AIを実現するために使用できる一連のツールであり、企業がより正確で信頼性の高いAIシステムを構築することができるよう支援しています。
  • Responsible AI mitigations libraryは、ツールボックスのFairlearn公平性評価ツールを補完するもので、モデルのトレーニング中に適用される緩和策に重点を置いています。
  • Responsible AI trackerは、モデルの比較と検証を容易にするために、さまざまな緩和策の有効性を示すビジュアライゼーションを使用しています。

気象データの分析にAzureのHPCを活用しているという話です。

Tomorrow.ioと協業し、地域に密着した高解像度の気象予測モデルへのアクセスが可能になり、主に気候変動に強い農業の支援と零細農家の収穫生産性の最適化支援に取り組んでいるそうです。

気象データの分析に活用されているのがAzure HBv2 VMです。各Azure HBv2 VMは、120個のAMD EPYCTM CPUコアと480GBのメモリを搭載し、計算流体力学、陽解法有限要素解析、地震処理、貯水池モデリング、気象シミュレーションなどのアプリケーションで力を発揮しています。

マイクロソフトとロックウェル・オートメーションが提携し、製造業におけるデジタルソリューションの開発に取り組むそうです。
AzureのIoTサービスやAIツールを活用して、生産ラインの監視や制御、生産設備のメンテナンス、品質管理などの業務を改善するためのデジタルソリューションを開発することが計画されています。

インフォマティクスが提供するMR投影ソリューション「GyroEye Holo TS+」は、建設業界で使われる2D CAD図面や3Dモデル、画像ファイルをMRデータに変換するシステムで、マイクロソフトのHoloLens 2で現実の空間にホログラムを表示することができます。

GyroEye Holo の開発時の壁は「HoloLens 2 の空間認識可能範囲」

  • 千代田測器の自動追尾トータルステーション「杭ナビ」との連携で解決できた。
  • 自動追尾トータルステーションはワンマン測量や ICT 建機との連携などで利用される測量機器。
  • 本体から 100~130 メートルの測定範囲を持つ杭ナビと HoloLens 2 を Wi-Fi で接続することで、広い範囲の位置情報を正確に MR データと合成して重ねて確認できるようになった

GyroEye Holo TS+ の優れた点

  • 通常、MR は位置合わせ時に現場に AR マーカーを設置して認識させる。マーカー設置にわずかでも狂いがあった場合は、特に道路のような大きなモデルでは、位置や角度を精度高く表示させるのは困難です。
  • GyroEye Holo TS+ は、杭ナビによる既知点の設定後、その情報を MR デバイスに転送することで、マーカーを一切使わずに、自動で図面やモデルを正確に現実空間に重畳できる
  • ヘルメットに付けたプリズムと杭ナビでMRデバイスの位置を常に高精度に追跡することで、数 10 メートル移動してもズレが大きくならない補正機能が実装されている

完成形がわかる利点

  • 若手社員への教育にも活用できる
  • 遠隔地からリアルタイムで作業指示や検査確認も可能となる
  • 地元住民への説明や発注元の立ち会い検査の際に MR で完成形を共有できる
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