【ABIリサーチ調査報告】人工知能(AI)技術:マルチモーダル学習の技術発展と利用ケース
- 2019年04月03日 17:00:00
- マネー
- Dream News
【調査レポートのサマリー】
2019年3月28日発行
【画像 https://www.dreamnews.jp/?action_Image=1&p=0000192199&id=bodyimage1】
マルチモーダル学習の主な目的は、予測や推論のために、さまざまなセンサやその他のデータ入力で取得した異種のデータからの学習プロセスを単一のモデルに統合することである。マルチモーダル学習システムは、モダリティによるお互いの補足的な情報によって、ユニモーダル学習システムを改善することができる。マルチモーダル学習は1970年代半ばからコンピュータサイエンスの研究テーマとなっていたが、最近のディープラーニング(深層学習)の改善によって、マルチモーダル学習への関心が再燃している。マルチモーダル学習の初期段階では、ルールベースのアプローチが主流だった。しかし、ルールベースとディープラーニングベースのマルチモーダル学習のハイブリッド混合がソフトウェア実装で最も一般的となり、マルチモーダル学習システムの特定の実装要件を生み出している。マルチモーダル学習に使用される機器の出荷数は、2018年の2474万から2023年には5億1412万に増加するだろう。マルチモーダル学習を積極的に採用しているのは、自動車産業、ロボット産業、消費者用機器、メディア・エンターテインメント、医療などの分野である。
The primary objective of multimodal learning is to consolidate the learning process from heterogeneous data streamed from various sensors and other data inputs into a single model, either for prediction or inference. Multimodal learning systems can improve on unimodal ones because modalities can carry complementary information about each other, which will only become evident when they are both included in the learning process. Therefore, learning-based methods that combine signals from different modalities can generate more robust inference, or even new insights impossible in a unimodal system. Multimodal learning has been a research topic in computer science since the mid-1970s, but recent improvements in Deep Learning reignited interest in the field. In the initial phase of multimodal learning, rules-based approaches dominated implementations. However, increasingly, a hybrid mixture of rules-based and deep learning based multimodal learning is becoming the most popular style of software implementation, creating specific implementation requirements for multimodal learning systems.
The market is currently experiencing the first wave of multimodal learning applications and products that draw on Deep Learning techniques to both interrupt sensor data and increasingly inform the multimodal learning process itself. Multimodal learning exploits complementary aspects of modality data streams, making it a powerful technology and enabling new business applications that fall into three categories: classification, decision making, and HMI. Shipments of devices using multimodal learning will increase from 24.74 million in 2018 to 514.12 million in 2023. The market sectors most aggressively introducing multimodal learning systems include automotive, robotics, consumer devices, media and entertainment, and healthcare.
At present, several applications are driving the uptake of multimodal learning, creating demand for systems which can support it. Implementing multimodal learning is still challenging, as open source software efforts remain limited, while capable hardware platforms that bring multimodal learning inference to devices at the edge are only just starting to emerge. The inference of hybrid multimodal learning software has compute requirements that are best served by heterogeneous computing architectures. Consequently, some companies are now building specialized chips based on heterogeneous architectures.
ABIリサーチは、米国ニューヨークに本社をおき、幅広い視点で通信関連分野についての調査レポートを出版しています。通信、移動体・無線、IoTとM2M、位置情報、自動車技術、セキュリティ等に関して、産業・技術や半導体の動向分析や市場予測等を行い、定評を得ています。多くの調査会社が特定の分野に特化しがちな中で、総合的な調査活動を行うABIリサーチは貴重な存在です。常に調査対象を更新しつつ、最新の情報の収集・提供を行っています。
■ 調査レポート ■
【分析レポート:アプリケーション】人工知能(AI)技術:マルチモーダル学習の技術発展と利用ケース
AI Techniques: Multimodal Learning: Technology Development and Use Cases
Application Analysis Report
出版社: ABIリサーチ(米国)
出版年月:2019年3月28日
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/abian4955.html
【サービス区分】人工知能と機械学習
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html#1240
株式会社データリソースはABIリサーチの日本販売代理店です。 調査レポートの販売、委託調査などを行っています。
◆米国市場調査会社 ABIリサーチ(ABI Research)について
http://www.dri.co.jp/auto/report/abi/index.html
◆このプレスリリースに関するお問合せ
ABIリサーチ 日本販売代理店
株式会社データリソース
107-0052 東京都港区赤坂1-14-5 アークヒルズエグゼクティブタワーN313
Tel:03-3582-2531
Fax:03-3582-2861
Eメール:office@dri.co.jp
http://www.dri.co.jp
◆データリソースメールマガジンバックナンバー
http://www.dri.co.jp/mm
◆メールマガジンのお申し込み
http://www.dri.co.jp/contact/magmag-form-tag.html
配信元企業:株式会社データリソース
プレスリリース詳細へ
ドリームニューストップへ
木梨憲武「朝3時半に起きてジムでお風呂」あさイチのスタッフに「朝マック20個」差し入れ
イヌサフランを誤食か、札幌の2人死亡 ギョウジャニンニクと類似
大谷翔平、幻の真美子夫人の始球式の裏話明かす「そっちの方が良いんじゃないかなっていう感じ」
【2024年最新】中古車のおすすめ車種20選!人気ランキングと購入時の注意を解説
44歳中村仁美、4歳三男との追いかけっこでぐったり…「高齢出産、辛し」本音明かす
石川梨華 デビュー24周年でアイドル衣装姿アップ「24年経ってもアイドル衣装が似合う」の声
「ペット投票」に反応しないで LINE公式がアカウント乗っ取りの注意喚起
修学旅行の引率中、TDLでわいせつ容疑 甲府の小学校教諭逮捕
つばさの党、田村淳さんらの自宅特定し街宣 否定的見解に反発か
ドジャース大谷翔平、4盗塁を決めたレッズ・デラクルスに警戒感「もちろん素晴らしい選手」
何があった!?「エアコン」が想定外の壊れ具合!投稿者に話を聞いた
大谷翔平が不運な判定で2度見逃し三振 「えん罪退場」で話題の球審は引き揚げる大谷にブチギレ
ヒカル、浮気相手とのLINE流出にドン引きの声「キモすぎる」「吐きそう」
玉置浩二の妻、青田典子(53)の現在がとんでもない事になっていると話題に
時代劇の常識を覆す!仇討ち・無礼討ちの厳格なルール
吉野家が「マスク外し強要疑惑」でプチ炎上、店員さんに聞いてみると……
岡本夏生(56)、1600日ぶりにブログを更新した現在が衝撃
藤田ニコル「脱ぐ予定なかったのですが気づいたらノリノリで…」ヒョウ柄水着姿に大反響
ユーチューバーもこう氏、元彼女・成海瑠奈について赤裸々告白
3度逮捕の38歳小向美奈子「今はやってないですよね?」の直撃質問に”回答”
何があった!?「エアコン」が想定外の壊れ具合!投稿者に話を聞いた
岡本夏生(56)、1600日ぶりにブログを更新した現在が衝撃
玉置浩二の妻、青田典子(53)の現在がとんでもない事になっていると話題に
ユーチューバーもこう氏、元彼女・成海瑠奈について赤裸々告白
ヒカル、浮気相手とのLINE流出にドン引きの声「キモすぎる」「吐きそう」
ガーシー、またも綾野剛の暴露写真でネット歓喜「この写真見て笑っちゃう」
大谷翔平が不運な判定で2度見逃し三振 「えん罪退場」で話題の球審は引き揚げる大谷にブチギレ
完全にダマされた! 『ラヴィット!』あのちゃん“事故レベル”大暴走は『水ダウ』遠隔操作のしわざだった ネットも納得
73歳神田正輝「旅サラダ」生放送で“12歳下俳優”から呼び捨てされ激論
元めちゃイケメンバーの三中元克(32)現在は何をしているのか調べてみた!
木梨憲武「朝3時半に起きてジムでお風呂」あさイチのスタッフに「朝マック20個」差し入れ
イヌサフランを誤食か、札幌の2人死亡 ギョウジャニンニクと類似
大谷翔平、幻の真美子夫人の始球式の裏話明かす「そっちの方が良いんじゃないかなっていう感じ」
【2024年最新】中古車のおすすめ車種20選!人気ランキングと購入時の注意を解説
44歳中村仁美、4歳三男との追いかけっこでぐったり…「高齢出産、辛し」本音明かす
石川梨華 デビュー24周年でアイドル衣装姿アップ「24年経ってもアイドル衣装が似合う」の声
「ペット投票」に反応しないで LINE公式がアカウント乗っ取りの注意喚起
修学旅行の引率中、TDLでわいせつ容疑 甲府の小学校教諭逮捕
つばさの党、田村淳さんらの自宅特定し街宣 否定的見解に反発か
ドジャース大谷翔平、4盗塁を決めたレッズ・デラクルスに警戒感「もちろん素晴らしい選手」