毎月プレミアムフライデーに調布で行なわれる地図バーというイベント、今回は「ドローンナイト」ということで、調布市内でどうやってドローンを飛ばすかを考えたり、屋内で飛ばせる200g以下のトイドローンを実際に飛ばしてみる体験などをしました。

地図バーを毎月開催されている古橋さんは、災害時にドローンをいち早く飛ばし、災害対策用の地図を作成し人命救助などのサポートに役立てようという、民間のボランティアベースで、DRONEBIRDという活動をおこなっています。

活動内容を紹介する動画がなかなかいかしてます。ジェダイの次くらいにサンダーバードの隊員になりたかった僕は、もうさっそく隊員になりたいと思ってしまいました。

調布でドローンを飛ばせる人を増やしたいというのが会の趣旨だったようです。そして災害時に役立てるように普段からドローンの操縦を練習しておく必要がありますね、ということで、調布近辺でドローンを飛ばせるいくつかの場所の紹介がおこなわれました。

続いて、実際にドローンの操縦を皆で体験してみようということで、会場となっている沙ら+と同じビルのそこそこ広い空きスペースを利用し、飛行体験会がおこなわれました。ゲストとしていらっしゃったドローン芸人の谷+1。さんが様々なタイプのドローンを紹介してくださいました。天井が低かったため残念ながら実際には見られなかったのですが、ドローンで飛ばしたマシュマロをキャッチするというのが谷+1。さんの持ち芸です。

その後、イベントが終了した後もドローン話は盛り上がり、ドローンを活用した様々な事例の話が面白かった。ドローンを利用したスマホの密輸、アフリカルワンダで活躍する医療物資を高速で届ける救命ドローン「ジップライン」などなど。実際に操縦を体験した後なら、これがいかに神業なのかがわかる「オンナノコズ」というプロモーション動画が衝撃的でした。

さてさて、一夜あけて昨日Amazonでポチッた Parrot ドローン Mambo が届きました。

本日すでに三回目の充電中のため待機中…

ML2ScratchとScratch2MiPを使って、MiP をゼスチャーでコントロールしてみました。

ML2ScratchはScratchXとTensoflow.js を使ったサンプルページをつなげる ScratchX のエクステンションです。Webカメラの画像から機械学習で学習した分類結果をScratchXに送ります。

詳しくは、1つ前の以下のエントリーを御覧ください。

» TensorFlow.jsとScratchXとをつなげて、機械学習を簡単に体験、利用できるML2Scratchを作ってみました

ScratchXは別のエクステンションScratch2MiPを使い、倒立2輪ロボットのMiPに対して、分類結果に従った命令を送っています。

» 自立して二輪で走るロボットWowWee MiPをScratchXからプログラミングできるようにしたScratch2MiP

ScratchXはこのように、2つ以上のエクステンションを読み込むことができるので、合わせ技でいろいろなことができるようになるのが面白いです。

機械学習を気軽に体験し、なおかつそれを利用してScratchの環境でプログラミングできるので、簡単に動くアプリケーションを作ることができるML2Scratchを作ってみました。

» ML2Scratch - GitHub

上記デモ動画では、ウェブカメラでグー、チョキ、パーの画像をいくつか取り込んで機械に学習させたあと、学習した結果からウェブカメラに映る手の形を判定し、ScratchX上のネコのキャラクターに「グー」「チョキ」「パー」と言わせるという簡単なプロジェクトを紹介しています。

機械学習には、膨大なトレーニングデータが必要と思われがちなのですが、Googleから発表されたばかりのTensorFlow.jsを利用することで、それぞれ20枚ほどの画像を用意しただけで十分な精度の判定を実現できるので驚きです。

「手の形を判定するんですよ」と指定することなく、ただひたすらに各分類ごとの画像を学習させるだけなので、たとえば、赤い色のものばかりを見せたあと、青い色のものばかりを見せて学習させることで色を判定したり、同じ人の顔を角度をいろいろ変えて学習させたあと、次に別の人の顔を学習させることで簡単に顔認識を実現することもできたりします。

指を上下左右それぞれの方向に向けた画像を学習させて、それをコントローラー代わりにしてキャラクターを動かすゲームを作ることもできます。

機械学習の数学的な知識などが必要となってくる実装部分はブラックボックスのまま、それをアプリケーションにどう応用するか、あるいはどう楽しむかを考えることができるフェーズに移ってきたのかな、ということを感じさせてくれます。