AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から「ニューラルネットワークを小さくして現場の端末で侵入検知を動かせば安く済みます」と言われましたが、ぶっちゃけ何が変わるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！要するに「モデルを削る（プルーニング）」ことで、現場の小さな機械でも即時に動く侵入検知が実現できるんですよ。
でも、モデルを小さくしても精度が落ちるんじゃないですか。投資対効果がはっきりしないと不安です。
大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は3つです。1) どの部分を削るかで結果が変わる、2) リソースが限られた現場では削る価値が高い、3) すべての削り方が現場に合うわけではない、という点です。
具体的にはどんな手法があり、うちの工場に向いているんでしょうか。現場のWi‑Fiや小型ゲートウェイで動くようにしたいのです。
良い質問です。論文は複数のプルーニング手法を試して、実際のIoTトラフィックを模したデータで評価しています。つまり、理論だけでなく実データでの振る舞いを重視しているんです。
これって要するに、全部の方法を試してみて、現場でちゃんと動くものだけを採用するということですか？
その通りです。さらに付け加えると、単に精度だけでなく「推論速度」「メモリ使用量」「実装容易性」の3つを一緒に評価する必要がありますよ。
運用面での不安もあります。現場の担当者はAIに詳しくない。モデルの更新や誤検知の対応はどうすれば良いですか。
運用は重要です。まずは小さなパイロットで検知基準を現場と擦り合わせ、簡単な再学習フローと差分配信を用意すれば現場負担は抑えられます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。では実地検証で「どれだけ小さくできるか」と「どれだけ検知性能を守れるか」を見れば判断できますね。自分の言葉で言うと、モデルを現場サイズに合わせて削って、使えるやつだけ残すということですね。
