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Android ThingsはTensorFlowベースの機械学習とコンピュータビジョンをIoTデバイスにもたらす

| 作者: Sergio De Simone フォローする 13 人のフォロワー , 翻訳者 sasai フォローする 0 人のフォロワー 投稿日 2017年2月19日. 推定読書時間: 2 分 |

原文(投稿日:2017/02/13)へのリンク

最近リリースされたAndroid ThingsのDeveloper Preview 2 (DP2) では、IoTデバイスにおける機械学習とコンピュータビジョンにTensorFlowが簡単に使えるようになった。加えて、いくつかのIoTプラットフォーム向けにUSBオーディオのサポートが拡張され、Intel Jouleのサポートも追加された。また、新しいNative PIO APIを通じて、ネイティブドライバを直接使えるようになった。

DP2には、ARMとx86用に事前ビルドされた、すぐに使えるTensorFlowライブラリが同梱されている。build.gradleファイルに一行追加するだけで利用可能だ。DP2に含まれるサンプルは、接続されたカメラで撮影した画像を分類し、スピーカーが利用可能であれば結果をスピーカーから出力するというTensorFlow対応アプリの作り方を紹介している。そのサンプルでは、Google InceptionというDeep Convolutional Neural Networkアーキテクチャを使って構築した推論モデルをTensorFlowに与えている。

またDP2では、新しいNative PIO APIを通して、ライトやドアロックなどの周辺機器と通信するために多くの開発者が書いてきた既存のネイティブC/C++ドライバが使えるようになった。開発者はNative PIO APIを使うことで、JavaベースのAndroid ThingsアプリをCやC++コードで拡張して、Android Thingsフレームワークに戻すことができる。たとえば、ピンがアクティブになるとドライバが通常のAndroid KeyEventを生成したり、GPS位置情報をAndroid Location APIに与えたりすることができる。もし望むなら、NativeActivity内でNative PIO APIを呼び出すことで、Android Thingsアプリを完全にC/C++で書くこともできる。

最後に、Intel EdisonとRaspberry Pi 3向けにUSBオーディオのサポートが追加され、Intel Jouleプラットフォームのサポートも導入された。これにより、サポートされるハードウェアプラットフォームは4種類になった。

Android ThingsはGoogleのIoTプラットフォームだ。モバイルアプリを書くのと同じように、開発者がIoTアプリケーションを書けるようにすることを目指している。彼らはそれを実現するため、通常のAndroid APIおよびGoogleのクラウドサービスを、センサーやアクチュエーターへのアクセスを提供して、ユーザードライバを通じて開発者が独自のハードウェアイベントをアプリケーションに与えることのできる専用のThings Support Libraryと統合した。また、Android Thingsは通信プラットフォームとしてGoogle Weaveを使っている。

 
 

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