2 年前に Microsoft に買収された Bonsai は、Build 2020 の重要なキラーとなった
昨日、Microsoft Build 2020が初めてオンラインで開催されました。カンファレンス初日には、AIスーパーコンピューターや産業システムAI開発プラットフォームBonsaiプロジェクトなど、マイクロソフトのAIレイアウトが垣間見える話題の新製品が多数発表された。
Microsoft の Build 2020 カンファレンスは予定通り開催され、オンラインで開催されるのは初めてです。
今年のカンファレンスの焦点は依然としてクラウド コンピューティングと人工知能です。
このカンファレンスでは、マイクロソフトは産業用システム AI 開発プラットフォームの紹介に焦点を当てました。 プロジェクト盆栽。このプロジェクトは、実際には 2 年前の Microsoft による買収に端を発しています。
プロジェクト盆栽 元のファミリー: 盆栽
2014 年初頭に設立された Bonsai は、カリフォルニア州バークレーにある人工知能のスタートアップ企業です。
CEO の Mark Hammond は、1990 年代後半から 2000 年代前半に Microsoft に勤務していました。
同社の主な事業は、産業分野での強化学習の適用であり、「機械学習」手法を使用してモデルのトレーニングプロセスを加速し、産業における自動化の問題を解決することが主にロボット工学、エネルギー、産業、自動運転などの分野で使用されています。 。
2017 年 9 月、Bonsai は産業用制御システムをプログラミングするための新しい強化学習ベンチマークを確立しました。ロボット タスクを使用してこの結果を実証することで、プラットフォームは、タスクをより単純なサブ概念に分割することで、シミュレートされたロボット アームがビルディング ブロックを掴んで積み重ねるように訓練することに成功しました。
彼らの新しい技術は、Google DeepMind による同様のアプローチよりも 45 倍高速に実行されます。
2018年6月、MicrosoftはBonsaiの買収を発表し、Bonsaiが産業用インテリジェンスシステムの「頭脳」を開発したと発表した。
Microsoftは買収額を発表していないが、市場調査会社Crunchbaseが提供したデータによると、同社は過去に総額1,360万米ドルを調達しており、ベンチャーキャピタルはABB Technology Ventures、New Enterprise Associates、Samsung、Siemens、およびMicrosoft 自身のベンチャー キャピタル会社 - M12。
この買収を通じて、Microsoft は Bonsai と Azure を組み合わせて、製造、医療、自動車などのさまざまな垂直産業への製品のプロモーションを強化し、後者向けの強力な自律型産業システムを構築します。
Project Bonsai: 産業シナリオにおけるマイクロソフト最大のレイアウト
買収完了後、Bonsai は Build 2020 でリリースされる Project Bonsai となり、産業用アプリケーションにおけるマイクロソフト最大のハンド レイアウトにもなります。
Project Bonsai は、自律型産業制御システムを構築するための AI プラットフォームであり、機械学習、校正、最適化機能を組み合わせて、製造、化学、建設、エネルギー、鉱業などの産業における機械のコア制御システムの自律化を可能にする「機械教示」サービスです。さまざまな産業機器の管理をサポートします。
アプリケーション シナリオには、ロボット アーム、ブルドーザー ブレード、フォークリフト、地下掘削リグ、救助車両、風力発電所、太陽光発電所などのコア制御システムでの意思決定と導入が含まれます。
Project Bonsai は、デジタル フィードバック ループと人間の経験を組み合わせてアクションや推奨事項を通知する制御システムを作成し、システムが人間のオペレーターよりも迅速かつ正確に校正などのタスクを完了できるようにすることを目指しています。
以前の産業用制御システムでは、開発と保守に専門的な知識が必要でしたが、Project Bonsai ではこのプロセスが簡素化され、AI の知識がなくても適用できます。
Bonsai はデータベースがデータに対して行うことを AI に対して行い、AI の複雑さの低さを抽象化し、開発者に AI モデルを作成するためのランタイム環境とツールを提供します。
プロジェクト盆栽の作り方
Project Bonsai 開発プラットフォームの主な目的は、自律マシンを実際に使用する前に安全で再現可能なテスト場を提供し、産業用アプリケーションの開発を支援することです。
開発のアイデアは、機械学習、強化学習、デジタル シミュレーションを組み合わせることです。
マシンティーチングとシミュレーション
Bonsai では、現実に遭遇する問題をシミュレーションするために、現実のシステムを仮想的に表現した「デジタル ツイン」というシミュレーション手法を採用しています。
たとえば、ブルドーザーの制御を学習するモデルは、決定を下す前に、土壌に関する情報や近くを歩く人々の距離など、シミュレートされた環境内の変数に関する情報を受け取ります。
Azure でホストされている Project Bonsai は、センサーやコンポーネントの障害などのエッジ ケースを含む、システムが遭遇する可能性のある何百万もの異なる現実世界のシナリオを複製できます。
他の分野の開発者や専門家は、Bonsai のカスタマイズされたプログラミング言語を使用して、コースウェアを作成するのと同じように専門知識を AI に転送できます。
これらの重要な知識を学習することで、Bonsai システムはより迅速に最適な強化学習モデルを選択し、シミュレーション環境でさまざまな操作をテストし、最も効果的なソリューションを提供できるため、時間のかかる非効率な探索を数多く回避できます。
トレーニング後、モデルは意思決定支援機能としてデプロイされ、既存の監視ソフトウェアと統合して推奨事項や予測を提供するか、意思決定の承認のために直接デプロイされるため、モデルは困難な状況に対するソリューションを開発できます。
同時に、これらの決定は最大の利益を達成するために時間の経過とともに洗練され、専門家はシステムを微調整して実行可能なソリューションに到達できます。
階層型強化学習
と呼ばれる別のテクニック階層型強化学習、その考え方は、ワークロードをより単純な概念 (またはサブ概念) に分割し、それらを個別にトレーニングしてから、それらを再度組み合わせることで問題を解決することです。
エンジンはモデルをトレーニングするための最適なアルゴリズムを自動的に選択し、ニューラル ネットワークをレイアウトし、パラメーターを調整します。また、プラットフォームは複数のシミュレーションを並行して実行してトレーニング時間を短縮し、トレーニングされたモデルの予測結果を、Bonsai が提供するライブラリを通じてソフトウェアまたはハードウェアにフローできます。
開発者やエンジニアが Project Bonsai の機能に慣れるのを助けるために、マイクロソフトはまた、このカンファレンスで初めて Project Moab と呼ばれる実験的なプラットフォームを立ち上げました。
これは、3 本のアーム、ジョイスティック コントローラー、および上部の透明なプレート上の小さなボールのバランスを取る機能を備えたオープンソースのバランス ロボットです。このツールは、ユーザーがシミュレーターを使用して実験を行うためのシミュレーション環境を提供します。
Bonsai から Microsoft の AI レイアウトを見る
「誰もがコンピュータから恩恵を受けられるようにする」という Microsoft の当初のビジョンと同様に、Microsoft もまた、誰もが人工知能から恩恵を受けられることを望んでいます。
近年、マイクロソフトは人工知能のテクノロジーとツールへの投資に加えて、人工知能の産業レベルのアプリケーションの展開も強化しています。
Bonsai の買収もそのようなステップの 1 つです。
Microsoft は、AI 競争においても足場を築いており、エントリーレベルの ML プラットフォームから産業システム向けの高度な AI プラットフォームまで、包括的な AI 製品ポートフォリオを持っています。
Microsoftは今回のBuildカンファレンスで、Bonsaiプロジェクトは産業顧客の自律システム構築を支援するという同社のビジョンの最初のステップにすぎないと指摘した。
参考文献:
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