技術
NTT次世代戦略である「IOWN」構想では、流行りの「持続可能」な成長に向けた課題である、IT機器の消費電力増大;5倍、情報流通量増大;190倍(@2006→2025)に対応するために、オールフォトニクス・ネットワークを構築して、伝達遅延を減らすアプローチを掲げていて、IOWNグロバルフォーラムには94社が参加しているそうです。因みにIOWNは「beyond Internet」とか、「beyond 5G」と言われています。
「IOWN構想」とは何か? NTT“次世代戦略”と参加企業をわかりやすく解説 |ビジネス+IT (sbbit.jp)
一方、弊社が提案しているAnti Imaging(AI)カメラは、大幅な情報量削減、省エネに特徴があります。このようなセンシングで対応する単能アプローチは、IOWNのように万能ではありませんので、賛同者が少ない状況です(泣)。
Anti Imaging(AI)と言っても、Imageを出して伝送し処理するのではなく、Imageに所属(own)した情報(動き輪郭。特徴点)をセンサから出すので、このアプローチもIOWNと呼ぶのかもしれませんネ。弊社はHPやプレゼンでの啓蒙活動が精々で、IOWNフォーラムは大手企業ばかりなので参加は無理ですが。
啓蒙活動としてプレゼンしている資料からの抜粋を少し紹介しますと、IoTの課題として「情報量の多さ」を挙げています。現行のIoTシステムは、インターネットに繋げる機器が増えて情報量が増大し、少しでも遅延を防ぐため、5Gや「IOWN」構想(高速化故にbeyond 5G)で、情報量が増えることを前提とし対策を行っています。現行は画が出るイメージセンサ・カメラが普通ですので、膨大な画像情報と格闘しています。高速でAI処理するためにはアルゴリズムが重要で、優れた画像処理エンジンを有するNVIDIAが有名です。
弊社の提案は、このアルゴリズム勝負から、センシング勝負にすることで、「AI(Artificial Intelligence)からAI(Anti Imaging)へ」という言葉を流行らせるべく、2022年のイノベーションジャパンで提唱しています。このセンシング勝負というのは、画が出ないカメラ・センサで必要な情報(動体の輪郭・特徴点)を、必要な時(動きが有る時)だけ出力することです。「Big useless data から Small usefull data へ 」という言葉のように、従来の膨大な画像情報(Big useless data)から必要情報(usefull data)を抽出するため、アルゴリズム勝負(力ずくでバタバタ)するのではなく、必要な情報を動きに特化しイメージセンサから画像を出さず、動体の必要情報(Small usefull data;輪郭や特徴点)を直接出す、センシング勝負(スマートでテキパキ)に持ち込みたいと考えています。