Amazon のビジョン アプリ用オンプレミス デバイス、AWS Panorama Appliance が一般公開される

Amazonは今日 発表の AWS (アマゾン ウェブ サービス) パノラマ アプライアンスの一般提供開始。これは、顧客が既存のオンプレミス カメラを使用し、AI でビデオ フィードを分析できるようにするデバイスです。表向きは品質チェックやサプライチェーン監視などのユースケース向けに設計されており、Amazon によると、Panorama Appliance はすでに Accenture、Deloitte、Sony などの企業で使用されています。

「産業、サービス業、物流、小売などの業界の顧客は、コンピューター ビジョンを使用して意思決定を迅速化し、業務を最適化したいと考えています。これらの組織は通常、ビジネスをサポートするためにオンサイトにカメラを設置していますが、カメラのネットワークから価値を引き出すためにリアルタイムでビデオフィードを視聴するなどの手動プロセスに頼ることが多く、これは面倒で高価であり、拡張するのが困難です」とアマゾンは書いている。プレスリリース。 「ほとんどの顧客は、拡張性がなく、欠陥の見逃しや運用の非効率につながる可能性のある視覚的な監視および検査タスクに、時間がかかり、高価で、エラーが発生しやすい、または手動のプロセスを使用することに行き詰まっています。」

対照的に、Panorama Appliance はローカル ネットワークに接続し、エッジでコンピューター ビジョン処理を実行すると Amazon は述べています。 Amazon SageMaker (機械学習モデルを構築するための Amazon のサービス) と統合されている Panorama Appliance は、新しいコンピューター ビジョン モデルで更新および展開できます。独自のモデルを作成しないことを選択した企業は、Deloitte、TaskWatch、Vistry、Sony、Accenture、およびその他の Amazon パートナーが提供するソリューションから選択できます。

Amazon によると、これまで顧客は、製造、建設、サービス業、小売業向けに Panorama Appliance 上で実行されるモデルを開発してきました。小売店の客足を分析して店舗のレイアウトやディスプレイの情報を提供している人もいれば、店舗のピーク時間を特定してスタッフが必要な場所を特定している人もいます。

ケンタッキー州ヘブロンにあるシンシナティ/ノーザンケンタッキー国際空港は、Panorama Appliance を使用して空港の車線の混雑を監視しています。デロイトの協力を得て、バンクーバー フレイザー港湾局は Panorama Appliance を適用して施設全体のコンテナを追跡しました。そして、タイソンは、品質保証のためにライン上のパッケージ製品をカウントするためのモデルをデバイス上に構築しました。

「建設、サービス業、産業、物流、小売、運輸などのあらゆる業界の組織は、常に業務の改善とコスト削減に熱心に取り組んでいます。コンピュータービジョンは、これらの目標を達成するための貴重な機会を提供しますが、企業はテクノロジーの複雑さ、インターネット接続の制限、遅延、既存のハードウェアの不備などのさまざまな要因によって妨げられることがよくあります」と AWS の Amazon 機械学習担当副社長、スワミ・シヴァスブラマニアン氏は述べています。と声明で述べた。 「当社は、これらの障壁を取り除くために Panorama Appliance を構築しました。これにより、お客様は既存のオンプレミス カメラを活用して、検査タスクを加速し、運用の複雑さを軽減し、コンピューター ビジョンを通じて消費者エクスペリエンスを向上させることができます。」

プライバシーへの影響

以来、 発表 2020 月に開催された Amazon の re:Invent XNUMX カンファレンスで、専門家は Panorama Appliance がどのように機能するかについて懸念を表明しました。 誤用。目的は「最適化」とされているが、このデバイスは、管理者が生産性の名のもとに従業員を懲らしめるなど、人道的ではない別の目的に利用される可能性がある。

フェンダー社は、Panorama Appliance の宣伝資料の中で、この製品を「従業員がギターの組み立ての各タスクを完了するのにかかる時間を追跡する」ために使用していると述べています。各州には独自の監視法がありますが、ほとんどの州では、従業員を追跡するために使用する機器がはっきりと見える限り、雇用主に幅広い裁量権が与えられています。企業が勤務時間中に従業員を監視することを明確に禁止する連邦法はありません。

モデルが十分に多様なデータでトレーニングされていない場合、パノラマ アプライアンスに展開されたコンピューター ビジョン モデルからバイアスが発生する可能性もあります。バージニア大学の研究者らが行った調査では、2つの著名な研究画像コレクションが存在することが判明した。 ジェンダーバイアスが表れている スポーツやその他の活動の描写では、ショッピングのイメージを女性に関連付けて示しながら、コーチングなどを男性に関連付けています。北半球と南半球の間の太陽の経路の違いや背景の風景の変化でさえ、モデルの精度に影響を与える可能性があります。また、モデルの仕様の変化も同様です。 カメラモデル 解像度やアスペクト比など。

最近の歴史には、次のような偏ったデータセットでコンピューター ビジョン モデルをトレーニングした結果の例がたくさんあります。 バーチャル背景と自動写真トリミングツール 肌の色が濃い人を嫌うもの。 2015 年に遡ると、あるソフトウェア エンジニアは、Google フォトの画像認識アルゴリズムが黒人の友人たちを「ゴリラ」として分類していると指摘しました。そして非営利団体 アルゴリズムウォッチ Google の Cloud Vision API が一度に自動的に実行されることを示しました。 ラベル 黒人が持つ体温計を「銃」と呼び、肌の色が白い人が持つ体温計を「電子機器」と呼ぶ。

Amazonはこれまでにも監視テクノロジーを提案し、採用してきた。会社の 認識 このソフトウェアは抗議と反発を引き起こし、それが原因で モラトリアム テクノロジーの使用について。また、アマゾンの悪名高い「タイムオフタスク」システムは、バーコードのスキャンや商品を箱に仕分けするなど、割り当てられた作業から離れて長時間過ごす倉庫従業員を悩ませている。

アマゾンの広報担当者は最近、 言われ BBC は、Panorama Appliance は「産業運営と職場の安全性を向上させるために設計された」ものであり、それをどのように使用するかは顧客次第であると述べました。 「たとえば、AWS Panorama には、事前にパッケージ化された顔認識機能は含まれていません」と広報担当者は述べました。すべての機械学習機能はデバイス上で実行でき、「（関連データが）顧客の施設を離れる必要はありません」と彼らは付け加えた。

Panorama Appliance は、米国、カナダ、英国、EU の Amazon の AWS Elemental サービスを通じて販売可能になりました。