画像認識アルゴリズムを用いたAIによる『将棋自動実況システム』90%の認識精度を達成
2016年11月28日
By ロボスタ編集部
株式会社Liaro(東京都渋谷区、代表取締役:花田賢人)は、Deep Learningなどの画像認識アルゴリズムを用いたAIによる将棋の自動実況システムを開発。
今回のシステムはクローズドα版として開発し、21日(月)、22日(火)に行われた将棋のタイトル戦において生放送映像からAIが盤面の認識を行い、90%の精度を達成した。
株式会社Liaroでは、レコメンデーション・画像認識・自然言語処理などを用いたプロダクトを開発しており、その取り組みの一環として、将棋の自動実況システムの開発を行った。
本システムでは、対局の生放送映像からの画像認識により盤面の状況を認識することで盤面の変化を検知。変化に応じて自然文を生成することで自動実況を実現した。
実際にAIが盤面を認識している様子の一部
今後は、さらなる精度向上と盤面解析などの機能追加を進めるとともに同様の技術を用いたプロダクトの開発を行い、これらの技術を活かして外部企業やサービスと連携しAIによる機能向上や業務自動化などのプロダクト開発を積極的に請け負っていくとのこと。
【具体的に想定している今後の開発内容例】
・将棋以外にも映像・スコア情報などからスポーツや災害などの速報自動生成システム
・グラフやログデータからのレポート自動生成システム
・画像認識による類似商品表示システム
・画像認識による嗜好解析エンジン
・将棋以外にも映像・スコア情報などからスポーツや災害などの速報自動生成システム
・グラフやログデータからのレポート自動生成システム
・画像認識による類似商品表示システム
・画像認識による嗜好解析エンジン
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