信じられますか？ターゲットを正確に識別できるドローンが、深い山間の谷に入り込むと突然「役に立たなく」になってしまいます。インターネット接続がなければ、クラウド上の「スーパーブレイン」がコマンドを送ることができず、小さな枝さえ避けられなくなるからです。しかし、同じ型式の別のドローンは、たとえ電波の不感地帯に入っても、障害物を巧みに回避し、安定して着陸することができます。
その違いは、後者が「頭脳」を機体に搭載している点にあります。
「AIで現在を再定義する」シリーズの第2回は、「集中型インテリジェンス」と「分散型インテリジェンス」の違いについて、DFRobotの講師Rockets Xia氏がいくつかの興味深いプロジェクトとともに紹介します。
－講師－
Rockets Xia（夏青）：DFRobotシニアエンジニアおよびメイカースペースMushroom Cloudの共同創設者：
Rockets Xia氏は世界中のメイカーコミュニティで活躍しています。2008年以来、彼はメイカー文化の普及と中国のメイカー運動の成長を推進してきました。2010年には、「中国メイカーのゴッドファーザー」と称されるDavid Li氏とともに、中国初のメイカースペースXinCheJianを共同設立しました。2013年には、DFRobotとPujiangグループの支援を受け、メイカースペースMushroom Cloudを設立しました。Mushroom Cloudの共同創設者として、コミュニティのメイカープロジェクトを積極的に支援し、推進しています。また、DFRobotのシニアエンジニアとして、AIやIoT などの先端技術をメイカー教育へ導入する取り組みを積極的に進めています。
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最近AIが話題になることが多いですが、多くの場合、検索エンジンや大規模言語モデルのようなクラウドデータセンターを思い浮かべます。これらは遠隔のサーバークラスタに完全に依存する「集中型インテリジェンス」です。しかし、いったんネットワークから切り離されると、このインテリジェンスは 「机上の空論」になってしまいます。今回は、AIをクラウドから私たちの身近な環境で動作させる「分散型インテリジェンス」（エッジインテリジェンスとも呼ばれる）について説明します。
（画像出典：DFRobot）
インテリジェンスが「クラウド」から「私たちのそば」に移るとき
集中型インテリジェンスと分散型インテリジェンスは、性格がまったく異なる2人の「アシスタント」のようなものです。
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集中型インテリジェンスは「遠隔地の専門家」のようなものであり、何でも知っているがネットワークに依存しており、応答が遅れます（インターネットに依存した音声アシスタントなど）。
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分散型インテリジェンスは「専属のボディーガード」のようなものであり、インターネットがなくても機能し、ミリ秒単位で応答することができます（オフラインでジェスチャを認識するスマートウォッチのようなもの）。
なぜ分散型インテリジェンスはこれほど「高性能」なのでしょうか？その鍵はAIモデルの小型化にあります。これこそがTinyML技術の真髄です。従来はサーバー上で動作させる必要があったAIモデルを圧縮することで、マイクロコントローラ上で動作させることが可能になりました。消費電力も極めて低いため、コイン型電池で数ヶ月間も動作させることができます。
エッジデバイスに「スマートブレイン」を搭載する
デバイスにローカルなインテリジェンスを持たせるには、「頭脳」（メイン制御チップ）と「感覚」（センサ）という2つの重要な要素が必要です。
まず 「頭脳」です。エッジデバイスのチップは、サーバーチップのように大電力を消費するわけにはいきません。計算性能、消費電力、サイズのバランスが求められます。例えば、DFRobotのUNIHIKER K10学習ボードは、Espressif ESP32-S3 チップという「小さくても強力な」コアを搭載しています。このチップは、超低消費電力でデータ処理とAIモデルの実行の両方が可能な「万能型」です。UNIHIKER K10は、スクリーン、センサ、拡張ポートをボード上に統合しています。箱から出してすぐに、初心者でもTinyMLのトレーニングにアクセスできるようになっています。
その「姉妹モデル」であるUNIHIKER M10は、Pythonプログラミングに重点を置いています。構成は異なりますが、どちらもAIを 「研究室 」から 「手のひら 」に届けるという同じ理念を具現化しています。
次に「感覚」です。センサがなければ、どんなに賢いAIでも 「目も耳も 」ありません。DFRobotのセンサラインナップには、優れた 「専門家」のような製品も含まれています。
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Gravityオフライン音声認識モジュール： インターネット不要です。「照明を点けて」と言うだけでスイッチが入ります。事前にコマンドの音声の特徴を「記憶」し、一致する音声に即座に反応するため、スマートホームや産業制御に最適です。
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SEN0305 HuskyLensビジョンモジュール： これは普通のカメラではありません。ボタンを押して顔を「見せる」と、その人物を記憶し、次回から即座に認識します。
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Gravity音声合成モジュール： テキストを自然な音声に変換します。音声認識モジュールと組み合わせると、認識した物体の名前を音声で知らせるなど、デバイスが「会話」できるようになります。
ローカルAIの実用性を示す3つのミニプロジェクト
百聞は一見にしかず。DFRobotのハードウェアで構築されたこれらの小さなプロジェクトは、ローカルAIの魅力を直ちに示します。
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オフライン音声制御デバイス： オフライン音声モジュールを搭載したArduino UNOを使用することにより、「扇風機を回して」や「照明を消して」といった指示を、インターネットなしでほぼ遅延なく、すぐに実行できます。
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不審者検知アラーム： Arduinoにカメラとブザーを接続し、HuskyLensに家族の顔を「記憶」させ、見知らぬ人が現れると赤色ライトとアラームを作動させます。
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ジェスチャコントロールの「魔法の杖」： K10 UNIHIKERボードに加速度センサを取り付け、三角形を描けばLED テープライトが緑になり、横に振れば「魔法の帽子」が止まります。
これらのプロジェクトの背後にはTinyMLの「魔法」があります。Edge Impulseのようなツールを使用すると、複雑なコードは必要なく、誰でもモデルをトレーニングしてマイクロコントローラへデプロイできます。
AIはクラウドに依存した「集中型インテリジェンス」から、あらゆる場所で活用できる「分散型インテリジェンス」へと進化しています。その結果、より利用しやすく、安全で、適応しやすくなっています。DFRobotのハードウェアは初心者とAIの間のギャップを埋める存在となり、学生、メイカー、開発者など、誰もがインテリジェンスの鼓動を肌で感じられる世界を実現します。
これは「AIが世界を変える」シリーズの第2回です。次回は音声と画像による「マルチモーダルインタラクション」の不思議に迫ります。ご期待ください！
ローカルAIはどのような分野に最適だと思いますか？下のコメント欄でディスカッションにご参加ください！
関連製品情報：
DFR0992-EN UNIHIKER-K10
UNIHIKER-K10は、情報技術カリキュラムにおけるプログラミング教育、IoT、およびAIプロジェクト教育のために特別に開発された学習ボードです。カメラ、カラーLCDスクリーン、マイク、スピーカ、WiFi/Bluetoothモジュール、RGBインジケータ、複数のセンサ、および拡張インターフェースを統合しており、追加機器なしでセンサ制御、IoTアプリケーション、画像検出、音声認識、および音声合成プロジェクトを実現できます。
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DigiKey品番：1738-DFR0992-EN-ND
DFR0706-EN UNIHIKER-M10
UNIHIKER-M10は、高度に統合された国産の教育向けオープンソースハードウェア（独自の知的財産権を保有）であり、K-12教育（幼稚園年長から高校卒業まで）の教師および学生向けに設計され、情報技術、物理、生物などの教科における新しい学習指導要領の学際的教育要件を満たします。シングルボードコンピュータ（4コアCPU/512MB RAM/16GBストレージ）、Linuxシステム、完全なPython環境、一般的なPythonライブラリのプリインストール、2.8インチカラータッチスクリーン、豊富なセンサを搭載しています。Python教育プラットフォームはわずか2ステップで起動できます。
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DigiKey品番：1738-DFR0706-EN-ND
DFR0975-U ESP32-S3 ベースの高性能メイン制御ボード（AIOT、画像取得、画像認識プロジェクトに適用可能）
FireBeetle 2 ESP32-S3-Uは、ESP32-S3-WROOM-1U-N16R8モジュールをベースに設計されたメイン制御ボードです。ESP32-S3-WROOM-1U-N16R8モジュールは16MB Flashと8MB PSRAMを搭載しており、より多くのコードおよびデータを格納できます。モジュール上の ESP32-S3 チップ は強力なニューラルネットワーク計算および信号処理能力を備えており、画像認識や音声認識などのプロジェクトに適しています。
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DigiKey品番：1738-DFR0975-U-ND
DFR0100 メイカー教育向けスターター学習キット（Arduino UNO R3開発ボードおよび電子工作初心者向け）
Arduinoスターターキットは、電子回路構築およびプログラミングロジックの初心者向けに特別設計されたツールパッケージであり、基本的なLED制御から、複雑な環境センシング、モニタリング、アクチュエータアプリケーションまで、幅広い学習内容を網羅しています。
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DigiKey品番：DFR0100-ND
SEN0539-EN Gravity：オフライン音声認識モジュール（I2CおよびUART）
このモジュールは最新のオフライン音声認識チップを採用しており、よく使われる135種類の固定コマンドに加え、コマンドの自己学習機能を搭載しています。自己学習コマンドは、音声セグメントだけでなく、口笛、指を鳴らす音、猫の鳴き声なども含め、最大17種類まで登録可能です。デュアルマイク設計により、ノイズ耐性が向上し、認識距離も延長されています。モジュールには内蔵スピーカおよび外部スピーカインターフェースが搭載されており、認識結果をリアルタイムで音声でフィードバックできます。このモジュールはI2CおよびUARTの両方の通信方式に対応しており、Gravityインターフェースを備えています。また、Arduino Uno、Arduino Leonardo、Arduino MEGA、FireBeetleシリーズ、Raspberry Pi、ESP32などのコントローラと互換性があります。
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DigiKey品番：1738-SEN0539-EN-ND
SEN0305 Gravity：HuskyLens AIビジョンセンサ
HuskyLensは、顔認識、物体追跡、物体認識、ライン追跡、色認識、およびタグ認識の6つの機能を内蔵した、使いやすいAIビジョンセンサです。AIトレーニングはボタン1つで完了するため、煩雑なトレーニングや複雑な視覚アルゴリズムは不要であり、プロジェクトの構想および実装に集中できます。
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DigiKey品番：1738-SEN0305-ND
DFR0760 Gravity：中国語および英語テキスト読み上げモジュールV2.0
音声を加えることにより、プロジェクトに独自の要素を追加できます。テキスト読み上げモジュールを接続し、簡単なコードを数行追加するだけで、プロジェクトに音声機能を追加できます。中国語でも英語でも、テキスト読み上げモジュールなら簡単に実装できます。現在時刻のアナウンス、環境データの報告、さらに音声認識モジュールと組み合わせることで音声対話も可能になります。このモジュールはI2CおよびUARTの両方の通信方式に対応しており、Gravityインターフェースを備え、ほとんどのコントローラと互換性があります。モジュールにはスピーカが内蔵されているため、追加のスピーカは不要です。
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DigiKey品番：1738-DFR0760-ND
編集者注
記事や動画で紹介してきたように、DFRobotは「ボード + センサ + ソフトウェア」をプラグアンドプレイの環境センシングキットにパッケージ化し、AI環境センシングシステムを一から開発するのではなく、LEGOのように組み立てられるものへと変えました。複数センサの統合とエッジAI推論により、AI環境センシングシステムの開発はわずか100ドル程度のコストで1日で完了できます。環境センシングシステムを構築する際、どのような開発リソースを利用していますか？関連リソースの選定に関して、どのような経験や疑問をお持ちですか？ぜひコメントをお寄せいただき、DigiKeyコミュニティで共有してください！