Interface 2026年1月号 AIで異常検知～時系列データ/画像/ログ～を買った。マイコンでもAIが使えるNanoEdge AI Studioやe-AIトランスレータ、異常検知に特化したPythonライブラリAnomalib、Stable DiffusionのInpaintで正常品から異常品画像をつくるなど知らないことが多かった。
正常データのみで異常検知をする話ということで買ってきた。以前もあったな。
アマゾンリンク：https://amzn.to/48npyiR
感想や知らなかったことなど。
・ST社のNanoEdge AI Studioはマイコンで自動で機械学習ができるツール。便利そうだが、精度はどんなものだろう。
https://stm32ai.st.com/ja/nanoedge-ai/
・ラズパイ5と加速度センサでとった時系列データをPCでTensorflowでオートエンコーダ（1層で16素子）を使って学習、Tensorflow Lite形式に変換。さらにINT8形式で軽量化。そこまではわかるがマイコンに移植するのにルネサスがe-AIトランスレータというものを作っているのはしらなかった。
・人工衛星のテレメトリデータをLSTMを使って異常検知するのは面白い。
・ChatGPTだけでも物によっては案外異常検知できるのか。
・画像生成AI Stable DiffusionのInpaint機能で正常品から異常品の画像を作る。
https://ai-byappdev.com/stable-diffusion-inpaint/
・異常検知に特化したPythonライブラリAnomalib、多くのアルゴリズムが使えて便利そうだが、Pythonや他のライブラリ、CUDAのバージョンを相当下げないとだめなのか…Python系は仮想環境で何とでもなるがCUDAはハードウェア的に無理だ…
https://anomalib.readthedocs.io/en/v2.2.0/
・ちょうどローカルLLMもやりはじめたところなので、Embeddingは参考になる。
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