MILJS
背景
このウェブサイトをご覧いただいている皆さんは，**Deep Learning（ディープラーニング，深層学習）**という言葉を 耳にされたことがあるのではないかと思います．これは，「機械学習」と言われる手法の一つで，コンピュータの性能の向上に伴い， 大きな成果を上げています．
そもそも機械学習は，音声や画像などの認識をコンピュータに行わせる手法のことを言います． 例えば，デジタル写真のデータを入れると，その写真に写っているものが何なのかを識別してくれるように，コンピュータに学習させるのです． 近年では，「自動運転」などが応用先として注目されています． Deep Learningは機械学習の一種で，従来の方法では人間があらかじめ教えていた 「画像からどのような特徴を取り出すか」という部分も含めて，機械に学習させてしまおうという方法です． たくさんの層がある，つまり「深い」ネットワークを使うのが一般的なので，「Deep」と呼びます． コンピュータが扱うべき情報が多いため，コンピュータの性能が高くなってきた近年になって花開いた手法です． Deep Learningはたくさんの計算を必要とする技術で，高性能なコンピュータをたくさん並べた「データセンター」で扱うのが一般的です． 一台で計算させるだけではなく，複数のコンピュータに計算を分担させることでより高い性能を出す「分散計算」を行うのです． しかし，そもそも一台一台が高価なものなので購入するのも大変ですし，もちろん管理をするのも大変なので，小さな会社や研究室， 個人にとってはハードルが高くなってしまいます．外部のデータセンターを借りるという方法もありますが， 個人情報など外部に出せないデータではそうすることもできません．
そこで，「たくさんの高性能な計算機を使うのではなく，高性能ではないものも集めて， 大きな計算リソース（計算する能力）を得よう」というアプローチがあります．それをするためのプロジェクトが，我々の「MILJS」なのです．
MILJSとは
「MILJS」の「JS」は，「JavaScript」というプログラミング言語を表しています．JavaScriptはウェブブラウザで動作させられる言語で， 近年は様々なウェブブラウザが高い性能でJavaScriptを実行させられるようになっています．
ウェブブラウザは当然インターネットとの通信を行うことができるので，JavaScriptで手元のコンピュータやスマートフォンの計算能力を使い， それをインターネットとやり取りさせることができるのです．これを使えば，分散計算が手軽にできるのではないでしょうか？ ウェブブラウザは大抵の端末に入っているので，特別なソフトウェアのインストールが要りません． しかも，いろいろな端末で同じように動かすことができるのです．
個人で使うコンピュータやスマートフォンの性能は近年ますます向上しており，むしろ能力が余ってしまうほどになっています． 窓口の事務用のコンピュータなど，使われている時間帯が限定されているものもあります．こうした余った計算リソースを寄せ集めることで， Deep Learningを誰でも使えるものにするというのが「MILJS」の目的です．
関連研究
分散計算が有名になったきっかけとして，SETI@homeというプロジェクトがあります． 米カリフォルニア大学バークレー校のプロジェクトで，専用の計算ソフトをダウンロードすれことで， 誰でも「地球外知的生命体探査」のために計算リソースを提供できるというものです． 我々の目指すところもこれに近く，しかも専用のソフトウェアのダウンロードは不要になります． Deep Learningのための分散計算について，JavaScriptを使っているものは他にもあるのですが， 我々の特徴は「速度にこだわっている」ところにあります． プログラミング言語には「速度の違い」があり，同じコンピュータで使ってもどれだけコンピュータの性能を引き出せるのかなどが違ってきます． JavaScriptはあまり「速い」言語ではないのですが，我々はDeep Learningによく使われている「GPU」という計算ユニット をJavaScriptから使えるようにすることで，ブラウザ上で動作するJavaScriptがコンピュータの性能を使いきれるようにしようとしています．
MILJSならではの取り組み，そして目標
先にも述べたように，「JavaScriptで分散計算をする」という取り組みは唯一のものではありませんが，かなり珍しいものであるのは確かです． しかも，特定の用途にしか使えないものを作っているわけではなく，比較的汎用的なものを作っています． 行列計算をするためのライブラリ（ソフトウェアの一種）など，Deep Learning以外の用途に広く使えるものもありますので， 例えば「ウェブブラウザ上で動くゲームの中で複雑な処理をさせる」ことにも使えるかもしれません． 基本的に，MILJSは公開して，誰でも使えるようにします．ユーザーとのインタラクションも取って，改良に繋げていければと思います． MILJSを使うことで，いろいろな方が気軽にDeep Learningを使えるようになり，その方々とのインタラクションの中でMILJSがさらに進化していく……そんなエコシステムを作るのが目標です．