今日、人工知能機能の大幅な進歩のおかげで、コンピューター ビジョン (CV) ベースのテクノロジーは、人々が毎日使用するものを含む多くのアプリケーションやデバイスの重要な機能となっています。
顔認識生体認証ソフトウェアは、コンピューター ビジョンがなければ存在しません。 自動運転車は安全な運転のためにそれを必要とします。 コンピュータビジョンは、医療画像分析とロボットによる品質保証検査プロセスの両方に必要です。 私の会社 Shopic は、コンピュータ ビジョンを使用して、ステッカー カートに置かれた商品を識別します。
これらのテクノロジーは基本的にコンピューター ビジョンを使用し、視覚データを入力として使用して有用なプロセスを自動化します。 システムには、機械がデジタル画像やビデオから情報を分析、処理、抽出できるようにするスキャン ハードウェアとアルゴリズムが含まれています。 機械学習、深層学習、複雑なニューラル ネットワークに大きく依存しています。
ここ数カ月間、コンピュータ ビジョンは新しく刺激的な方法で発展してきました。 こうした変化は一部の人にとって不安でもありますが、私はこの分野に可能性とチャンスがあると考えています。 以下は、現段階および予見可能な将来にわたって業界を支配すると思われる顕著なトレンドの一部です。
取得しきい値は徐々に低くなります
エッジ クラウド ストレージの継続的な進歩により、デジタル カメラやビジョン センサーなどのエッジ デバイスは、コンピューター ビジョン処理をクラウドに送信するのではなく、オンサイトで実行できるようになりました。 これにより、コンピューター ビジョン AI 処理がエッジ デバイスに移され、遅延が短縮され、エネルギーと帯域幅の消費が削減されます。 Nvidia などの企業は、コンピューター ビジョン リソースの展開を改善するためのエッジ クラウド サービスを開発しています。 高価なクラウド処理とストレージを排除することで、導入コストが削減され、CV システムがよりアクセスしやすく、手頃な価格になります。 エッジ処理への移行により、コンピューター ビジョン アプリケーションのデータ プライバシーも向上し、これまで多くの企業の導入を悩ませていたコンプライアンスの問題も克服されます。
コンピュータビジョンアプリケーションの拡大
導入の障壁が低くなるにつれて、より多くの業界がより多くのユースケースでコンピュータービジョンを導入しています。 ヘルスケアは、より正確な画像診断や遠隔医療サービスを可能にし、ロボット支援手術の可能性が期待できるコンピューター ビジョンの導入に熱心な分野の 1 つです。
私たちは、セルフサービス ショッピング システムやレジのない店舗など、小売業界におけるコンピューター ビジョンのユースケースの成長を目の当たりにしてきました。 自動運転車や交通安全装置は安全性を向上させるためにコンピューター ビジョンを使用しており、農家は作物の監視や病気の検出にコンピューター ビジョンを使用しています。また、VSLAM システムはコンピューター ビジョンを使用して災害救助や天気予報などのためのより正確なマッピングを提供しています。
ユースケースが積み重なるにつれて、コンピュータビジョン市場は拡大するでしょう。 Global Data は、コンピューター ビジョン市場が 2023 年の 177 億 3000 万ドルから 2026 年には 303 億ドルに成長すると予測しています。
システムがより複雑になる
コンピューター ビジョン ソリューションを支える人工知能アルゴリズムがより強力になるにつれて、コンピューター ビジョン システムの物体や顔を認識する能力が向上します。 これにより、コンピュータービジョンシステムがより正確に感情を検出し、体の動きを追跡できるようになり、行動の洞察と異常検出のための新しい機能が開かれます。 個人の監視には非常に問題があり、近年厳しい監視の対象となっていますが、匿名化された群衆感情分析は倫理的な使用例の 1 つです。
また、コンピューター ビジョン システムが革新的な画像処理モデルと手法を開発していることもわかります。 今日の「アテンション モデル」は本質的に、ニューラル ネットワークが複雑な画像やビデオの特定の部分に焦点を当てることを可能にする入力処理技術であり、コンピューター ビジョン システムが混雑した画像や初期周波数のすべての部分を理解できるようにします。 さらに、「グラフ ニューラル ネットワーク」は、ディープ ラーニング予測をリレーショナルリッチなデータ構造に適用し、コンピューター ビジョン、コンテキストの理解と解釈を強化します。
人間が視覚と風の感覚、速度の知覚、周囲の背景音を組み合わせて周囲の世界を理解するのと同じように、視覚データを他のデータ ソースと接続すると、全体的なコンテキストとイベントの理解を豊かにすることができます。 このようにして、CV ソリューションは、選択したセグメントだけでなく、より広いコンテキストでシーン全体の洞察を理解し、抽出することができます。
この成熟度により、より正確な解釈と分析、改善された意思決定が可能になり、混雑した製造工場や街路などの複雑で急速に変化する状況での実用性が向上します。
ARは新たな時代へ
今日の拡張現実 (AR) ソリューションは、平面上の光の変化を追跡することによって限定的な調整を行いながら、現実世界のあらゆる環境のインタラクティブな 3D レンダリングを生成できます。 ヘッド トラッキングとコントローラーを通じてユーザーの動きに応答できますが、それ以上のことはできません。
しかし、コンピューター ビジョン カメラと視線追跡ソリューションおよびジャイロスコープの統合により、より複雑なシステムが生み出され始めています。 拡張コンピュータビジョン (CV 拡張 AR) ソリューションは、ユーザーの環境全体を認識し、障害物を回避するようにユーザーを誘導し、ユーザーの体の動きに応じて仮想環境を調整するなどの機能を備えています。
これは、支援デバイス、ナビゲーション アプリ、ゲーム/メタバース エクスペリエンスに重要な影響を及ぼします。
課題は残る
コンピューター ビジョンの驚異的な発展と将来性にも関わらず、この分野のリーダーたちは依然としていくつかの課題に直面しています。 コンピュータ ビジョンは商業世界では比較的新しい分野であるため、それを開発して大規模に展開する専門家が不足しています。 企業はこれらの需要を満たすために従業員のスキルを向上させる必要があります。
業界として、プライバシー、信頼、倫理的使用に関連する問題にもより適切に対処する必要があります。 重要なのは、完全にオプトインするか完全に匿名化して、厳密なデータ収集を行うことです。 コンピュータ ビジョン システムは、進化するプライバシー規制とプライバシーに対する一般の要求に準拠する必要があります。
「AI における透明性と説明可能性の必要性が高まっています。コンピューター ビジョンは単なるブラック ボックスであってはなりませんが、依存する AI モデルは非常に複雑であるため、説明可能にするのは困難です。」 AI システムの実装を担当する担当者は、意思決定がどのように行われたのか、意思決定にどのような情報が使用されたのかを確実に説明できるよう、最大限の努力をします。 「しかし、コンピュータビジョンがより複雑になるにつれて、課題は増大します」とバーナード・マーは書いています。
コンピュータービジョンはまだ初期段階にあります
他の AI ソリューションと同様、コンピューター ビジョンは光の速さで進歩し、新しいアプローチ、アプリケーション、ユースケース、機能が常に登場しています。 このように急速に変化する環境では、将来何が起こるかを予測することは困難です。
特にプライバシーと倫理的使用に関して、克服すべき課題はまだ多くありますが、コンピュータ ビジョン システムは、多くの業界に新しい機能を提供し、関係者全員に新たな機会をもたらすことが約束されています。
