シングルボードのコンピュータ「Raspberry Pi」で、Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」を利用するのがますます簡単になりそうだ。
開発者はすでに、Raspberry PiでTensorFlowをさまざまに活用し、深層学習モデルを追加して、画像分類などを行うことが可能だった。
TensorFlowは「Linux」「Windows」「Android」「macOS」「iOS」でも利用できるが、35ドルのRaspberry Piよりも安く利用できるハードウェアはないだろう。
しかし、TensorFlowモバイル・組み込みチーム責任者であるソフトウェアエンジニアのPete Warden氏が指摘するように、従来はTensorFlowをRaspberry Piで動作させるには「かなりの労力が必要だった」。
先ごろ、TensorFlowグループとRaspberry Pi Foundationが連携したことで、プログラミング言語「Python」を使う開発者は、Raspberry Piを統合したハードウェアで、AIアプリをより簡単に開発できるようになる。
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Pete Warden氏はTensorFlow 1.9について、「Raspberry Pi Foundationとの協力で、TensorFlowの最新リリース1.9は、Pythonのpipパッケージシステムを使い、ビルド済みバイナリからインストール可能になった」と記している。
「Debian Stretch」ベースの「Raspbian 9」を使用している場合、2つのシンプルなコマンドを実行して、すぐにTensorFlowプログラムを記述できる。
Raspberry PiでTensorFlowを動作させるのが容易になれば、Googleの開発者にとって有益なのは言うまでもない。この開発ボードの人気は高く、販売台数は2017年に1400万台というマイルストーンに達している。Raspberry Pi Foundationの創設者であるEven Upton氏も、Piユーザーの今後の展望は明るいと楽観している。
「現代のコンピューティング教育にとって重要なのは、基礎と将来を見据えたテーマの両方をカバーすることだ。そういった意味で、Googleと協力して、TensorFlowの機械学習をRaspberry Piプラットフォームで提供することに、大きな期待を感じている。さまざまな年齢層の子供たちが生み出す、創意工夫に富んだアプリケーションを見るのが楽しみだ」（Upton氏）
すでに好例として、TensorFlowとRaspberry Piを組み合わせた自律走行車「Donkey」がある。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
