Apple は、高度なプライバシーを維持しながら顔検出機能を実装する際の課題を詳述した新しい記事を含む最新の機械学習ジャーナルエントリを公開しました。

AppleはiOS 10から顔検出にディープラーニングを採用し始めました。Visionフレームワークのリリースにより、開発者はこの技術をはじめとする多くのコンピュータービジョンアルゴリズムをアプリで利用できるようになりました。このフレームワークの開発においては、ユーザーのプライバシーを保護しつつデバイス上で効率的に動作させるという大きな課題に直面しました。

新しいジャーナルエントリでは、デバイスから外部に送信される情報に依存せずに、顔検出アルゴリズムが iPhone 上でローカルに動作する仕組みについて説明しています。

AppleのiCloudフォトライブラリは、写真と動画を保存するためのクラウドベースのソリューションです。しかし、Appleはユーザーのプライバシーを強く重視しているため、コンピュータービジョンの計算にiCloudサーバーを使用することができませんでした。iCloudフォトライブラリに送信されたすべての写真と動画は、クラウドストレージに送信される前にデバイス上で暗号化され、iCloudアカウントに登録されているデバイスでのみ復号化できます。そのため、ディープラーニングベースのコンピュータービジョンソリューションをお客様に提供するには、iPhone上でディープラーニングアルゴリズムを実行するという課題に直接取り組む必要がありました。

効率性を維持しながらこれを実現するには、適切なハードウェア リソースが必要です。

私たちはいくつかの課題に直面しました。ディープラーニングモデルはオペレーティングシステムの一部として配布する必要があり、貴重なNANDストレージ容量を占有します。また、RAMにロードする必要があり、GPUやCPUでかなりの計算時間を必要とします。クラウドベースのサービスではリソースを視覚処理にのみ割り当てることができますが、デバイス上での計算は、他の実行中のアプリケーションとシステムリソースを共有しながら実行されなければなりません。さらに、大規模なフォトライブラリを比較的短時間で処理できるほどの効率性を備えていなければならず、同時に消費電力や発熱量の増加も大きくなってはなりません。

Appleは今夏、機械学習ジャーナルを立ち上げ、iPhoneとApple Watchにおける「Hey Siri」の仕組みなどに関する記事を含む複数の記事を公開しました。最新の記事全文はこちらでご覧いただけます。

Appleのニュースをもっと知りたい方は、YouTubeで9to5Macを購読してください。

havebin.com を Google ニュース フィードに追加します。 

FTC: 収益を生み出す自動アフィリエイトリンクを使用しています。詳細はこちら。