パーセプトロンとニューラルネットワーク：コンピュータビジョンの基本原理

ここ数十年で、neural networksは人工知能（AI）における多くの重要な革新の構成要素となっています。ニューラルネットワークは、人間の脳の複雑な機能を模倣しようとする計算モデルです。これらは、機械がdataから学習し、パターンを認識して、情報に基づいた決定を下すのを助けます。これにより、healthcare、finance、self-driving carsなどの分野において、computer visionやdeep learningといったAIのサブフィールドが可能になります。

ニューラルネットワークの仕組みを理解することで、AIという"black box"についてよりよく把握できるようになり、最先端技術が私たちのdaily livesにどのように組み込まれているのかを解き明かすのに役立ちます。この記事では、ニューラルネットワークとは何か、どのように機能するか、そして長年にわたってどのように進化してきたかを探ります。また、computer vision applicationsにおいてそれらが果たす役割についても見ていきます。それでは始めましょう！

AIにおけるパーセプトロンとは何でしょうか？#

ニューラルネットワークについて詳しく議論する前に、パーセプトロンについて見てみましょう。これらは最も基本的なタイプのニューラルネットワークであり、より複雑なmodelsを構築するための基盤となります。

supervised learning（labeled training dataからの学習）に使用される線形なmachine learningアルゴリズムです。パーセプトロンは単層ニューラルネットワークとも呼ばれ、通常は2つのデータクラスを区別する二値分類タスクに使用されます。パーセプトロンを視覚化しようとする場合、それを単一の人工ニューロンとして考えることができます。

Fig 1. パーセプトロンは単一の人工ニューロンです。

パーセプトロンの仕組みを理解する#

パーセプトロンは複数の入力を受け取り、それらを重みと組み合わせて、どのカテゴリに属するかを決定し、単純な意思決定者として機能します。これは4つの主なparameters（入力値（ノードとも呼ばれる）、weights and biases、総和、活性化関数）で構成されています。

仕組みは以下の通りです：

• Inputs and weights: いくつかの情報（入力）があり、それぞれにその重要度を示す重みがあるとします。これに加えて、biasはパーセプトロンが意思決定においてより柔軟になるのを助けます。
• 加重合計の計算: パーセプトロンは各入力に重みを掛け、バイアスを含めてすべてを合計し、加重合計を算出します。
• 意思決定: 次に、パーセプトロンは活性化関数を使用して最終出力を決定します。加重合計を受け取り、パーセプトロンが活性化するかどうかを判断します。最も単純な場合、活性化関数はステップ関数であり、加重合計が一定のしきい値を超えると1を、超えないと0を出力します。つまり、重み付けされた入力がイエスかノーの決定に変換されます。
• Learning and improving: パーセプトロンが間違いを犯した場合、次回改善を試みるために重みを調整します。このプロセスにより、helps the model learnことが可能になります。

図2. パーセプトロンの概要。ソース: indiantechwarrior.com

コンピュータビジョンにおけるパーセプトロンの役割#

パーセプトロンは、私たちがbasics of computer visionを理解する上で重要な役割を果たしています。それらはadvanced neural networksの基礎です。パーセプトロンとは異なり、ニューラルネットワークは単層に限定されません。それらは相互接続されたパーセプトロンの複数の層で構成されており、複雑な非線形パターンを学習することができます。ニューラルネットワークはより高度なタスクを処理でき、バイナリ出力と連続出力の両方を生成できます。例えば、ニューラルネットワークは、instance segmentationやpose estimationのようなadvanced computer vision tasksに使用できます。

ニューラルネットワークから進化するコンピュータビジョン技術#

ニューラルネットワークの歴史は何十年にも及び、研究と興味深い発見に満ちています。これらの主要な出来事のいくつかを詳しく見ていきましょう。

初期の重要なマイルストーンを簡単に紹介します：

• 1940年代: ウォーレン・マッカロックとウォルター・ピッツは、脳の仕組みを模倣するための単純な回路を開発しました。
• 1958年: ローゼンブラットがパーセプトロンを導入しました。
• 1970年代: ポール・ワーボスは、予測出力と実際の出力の差を最小化することでニューラルネットワークの学習を助けるトレーニング手法である逆伝播（バックプロパゲーション）の概念を提唱しました。Backpropagationにより、多層ニューラルネットワークのtrainが可能になり、ディープラーニングへの道が開かれました。
• 1980年代: ジェフリー・ヒントンやヤン・ルカンといった研究者がコネクショニズムを研究しました。これは、相互接続されたユニットのネットワークがどのように認知プロセスを形成できるかというものです。彼らの研究は現代のニューラルネットワークの基礎を築きました。
• 1990年代: ユルゲン・シュミットフーバーとゼップ・ホクライターが、シーケンス予測を伴うタスクに不可欠となったロング・ショートターム・メモリ（LSTM）ネットワークを提案しました。

Fig 3. ニューラルネットワークの進化。

21世紀に入ると、ニューラルネットワークの研究が活発化し、さらなる進歩を遂げました。2000年代には、ヒントンによる制限ボルツマンマシン（データ内のパターンを見つけるタイプのニューラルネットワーク）の研究が、ディープラーニングの発展において重要な役割を果たしました。これにより深層ネットワークのトレーニングが容易になり、複雑なモデルに伴う課題を克服し、ディープラーニングをより実用的かつ効果的なものにするのに役立ちました。

Then, in the 2010s, research rapidly accelerated due to the rise of big data and parallel computing. A highlight during this time was AlexNet's win in the ImageNet competition (2012). AlexNet, a deep convolutional neural network, was a major breakthrough because it showed how powerful deep learning could be for computer vision tasks, like accurately recognizing images. It helped spark the rapid growth of AI in visual recognition.

現在、ニューラルネットワークは、シーケンスの理解に優れたtransformersや、データの複雑な関係とうまく連携するグラフニューラルネットワークといった新しいイノベーションとともに進化しています。1つのタスクでトレーニングされたモデルを別のタスクに使用するtransfer learningや、モデルがwithout needing labeled dataで学習する自己supervised learningなどの技術も、ニューラルネットワークができることを広げています。

ニューラルネットワークを理解する：基礎#

基礎を確認したところで、ニューラルネットワークとは正確には何かを理解しましょう。ニューラルネットワークは、人間の脳に似た層構造の中で、相互接続されたノードまたはニューロンを使用する機械学習モデルの一種です。これらのノードまたはニューロンは、データ処理と学習を行い、pattern recognitionのようなタスクを実行できるようにします。また、ニューラルネットワークは適応性があるため、間違いから学習し、時間とともに改善することができます。これにより、facial recognitionなどの複雑な問題により正確に取り組む能力が与えられます。

Fig 4. ニューラルネットワーク。

ニューラルネットワークは、並列に動作する複数のプロセッサで構成され、層に整理されています。入力層、出力層、およびその間にあるいくつかの隠れ層で構成されています。入力層は、私たちのoptic神経が視覚情報を受け取るのと同様に、生データを受け取ります。

脳内のニューロンが次々と信号を送るのと同様に、各層は元の入力を直接処理するのではなく、その出力を次の層に渡します。最後の層がネットワークの出力を生成します。このプロセスを使用して、人工ニューラルネットワーク（ANN）は画像classificationのようなcomputer vision tasksを実行することを学習できます。

コンピュータビジョンにおけるニューラルネットワークの産業応用#

ニューラルネットワークとは何か、どのように機能するのかを理解したところで、コンピュータビジョンにおけるニューラルネットワークの可能性を示すアプリケーションを見ていきましょう。

エネルギー分野における送電線の点検#

ニューラルネットワークは、Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルの基礎を形成し、ドローンを使用してpower linesを目視検査するために使用できます。utilities industryは、広範囲にわたる送電線ネットワークの検査と維持に関して物流上の課題に直面しています。これらの送電線は、混雑したurban areasから遠隔のrugged landscapesに至るまで、あらゆる場所に広がっています。従来、これらの検査は地上作業員によって行われていました。効果的ではありますが、これらの手動による方法は費用がかかり、時間がかかり、workersをenvironmentalおよび電気的ハザードにさらす可能性があります。調査によると、ユーティリティラインの作業はアメリカで最も危険な10の仕事の1つであり、annual fatality rateは10万人あたり30〜50人の作業員です。

しかし、drone inspection technologyにより、aerial inspectionsがより実用的で費用対効果の高いオプションになります。最先端技術により、ドローンは検査中に頻繁なバッテリー交換を必要とせずに長距離を飛行できます。多くのドローンには現在AIが統合されており、自動障害物回避機能とより優れた故障検出機能が備わっています。これらの機能により、多くの送電線がある混雑したエリアを検査し、より離れた距離からcapture high-quality imagesを行うことができます。多くの国で、送電線の検査タスクにドローンとコンピュータビジョンが採用されています。例えば、エストニアでは、送電線検査の100%がそのようなドローンによって行われています。

図5. ドローンとAIツールを使用して送電線を点検する技術者（左の画像）と、彼が操作しているドローン（右の画像）（suasnews）。

重要なポイント#

ニューラルネットワークは研究から応用へと大きく発展し、現代の技術的進歩の重要な一部となっています。ニューラルネットワークにより、マシンは学習し、パターンを認識し、学んだことを活用して情報に基づいた意思決定を行うことができます。ヘルスケアや金融から、自律走行車や製造業に至るまで、これらのネットワークはイノベーションを推進し、業界を変革しています。ニューラルネットワークモデルの探求と洗練を続けるにつれて、私たちの日常生活や事業運営のさらなる側面を再定義する可能性がますます明らかになっています。

詳細については、GitHubリポジトリにアクセスし、コミュニティにご参加ください。ソリューションページで製造業および農業におけるAIの応用例をご覧ください。🚀