Maker Faire Tokyo 2018に参加

こんにちは。

今年の8月にMaker Faire Tokyo 2018に参加してきました。

展示内容物は、「CPUの創りかた」のTD4の実物を展示しました。案外、TD4を認知している方が多いことに驚きました。少し寂しい展示になるのではないか心配していましたが、多くのTD4のファンに出会い、楽しい時間を過ごすことができました。

二日間の展示期間中、休みを利用して他の展示も見てきました。その中で、面白そうなもの、これはすごいぞ！と思った展示物を紹介したいと思います。

M5Stack

話題のM5Stackの展示がありました。日本の販売代理店のSwitchScienceのブースでした。M5Stackを使ったいくつの試作品が展示されました。ユーザーの心を掴むことが上手いかと思いました。手にしてみると、質感が良くて、仕上げも丁寧であることも、この製品が人気が出る理由の一つだと感じました。そして創業者もJimmy Laiにも会うことができました。とてもいい感じの人で、これまでの開発過程を丁寧に説明してくれました。

水晶発振器

電子回路に水晶発振器の記号があります。その記号を見るたびに、どうしてこのような記号になったんだろうと不思議に思っていましたが、実物を見て一発で理解できました。水晶ブロックがあって、その上下の面に電極が付いているとの意味でした。いや、これは自分の中で、一番の出来事でした。Maker Faireに来てよかった。

Raspberry PIでDeep Learning.

先日、Raspberry PIを用いて、物体検出カメラを作ってみました。OpenCV, TensorFlowを利用しましたが、現在のRaspberry PIのマシンパワーだとフレームレートが低くて、まだ使い物にはならないと印象を受けました。

しかし、会場でRaspberry PI Zeroで高速で物体検出フレームレートを実現したものを発見。これは欲しい！と思いました。家に帰って出展者を調べてどころ、現在Deep Learning分野で勢いがあるスタートアップでしたね。会場では　Raspberry PIで高速物体検出がいかに難しいか認知されず、「これくらい出来て当たり前のでは？」と思うお客さんも多かった気がしてもったいないと思っていました。でも本当にすごい。これからこの会社の活躍が楽しみです。

小池誠さんのキュウリ仕分けマシン

Deep Learning世界で有名な小池誠さんのキュウリ仕分けマシンもありました。去年とほぼ同じ構成でしたが、最近は静岡大学と共同研究を始めたそうです。素晴らしい。ちなみに、キュウリ仕分けマシンに関する記事をまとめ本も出版されています。

https://goo.gl/hVYXu1

害獣退治マシン

Deep Learningの物体検出を用いた害獣退治マシンです。カメラで害獣（例：ハト、ネコ）を見つけるとスポンジボールを発射する仕組みです。デモには犬のぬぬいぐるみを利用。以前にもこういう試みがありましたが、Deep Learningのお陰で簡単に精度を上げることができたことが特徴。簡単なシステムに見えますが、需要は結構あると思います。