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エイシング独自のエッジAIアルゴリズム「DBT」、Arm「Cortex-A」に続き「Cortex-M」シリーズへの実装も可能に
[19/09/10]
提供元：PRTIMES
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〜よりコンピュータリソースが少ないエッジ領域へ活用範囲を拡大〜
エッジAIスタートアップの株式会社エイシング（本社：東京都港区、代表取締役 CEO：出澤純一）は、エッジAIにおいて、導入機器側でリアルタイムな自律学習・予測が可能な独自のAIアルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー（以下、DBT）※1」を提供しており、この度、Armが提供する「Cortex-M」シリーズ搭載チップに「DBT」を実装することに成功、9月10日（火）より提供開始いたします。
[画像: https://prtimes.jp/i/26145/8/resize/d26145-8-177599-0.jpg ]
近年、これまでクラウド上で実行されることが一般的であったAIの情報処理をエッジ※2側で実行する「エッジAI」への注目、そして実装への具体的なニーズが急速な高まりを見せています。従来のクラウド上のAIでは、自動運転車や工場の生産ラインといった即時性が求められる状況において通信速度の遅さが致命的な問題となるため、機器側で処理ができるエッジAIが必要とされています。
当社では、エッジAI業界において、導入機器単体がクラウドを介することなくリアルタイムに自律学習・予測することが可能な独自のAIアルゴリズム「DBT」を提供しています。
■エッジ側の限られたコンピュータリソース上でもリアルタイムな学習・予測が可能に
即時性が求められる環境下においてエッジAIのニーズが高まっている一方、これまでエッジ側にAIを搭載するにはGPUなどの大規模なコンピュータリソースが必要とされていました。当社の「DBT」では、エッジ側の限られたコンピュータリソース上でもリアルタイムに学習・予測を行うことができる軽量性、高速性を兼ね備えており、この度、Armの「Cortex-M」シリーズへ実装することができる技術体制となりました。
Arm「Cortex-M」シリーズは、スマートフォンやタブレットといった電子製品に搭載されている「Cortex-A」シリーズに対して、産業機械や自動車、家電などの制御向けに幅広く使われているMCU※3です。今回「Cortex-M」への実装が可能になったことで、実際の制御システムの中にAIを組み込む事がより容易となります。
当社では今後も、「DBT」の開発から顧客のシステムへの実装までを技術的にカバーすることで、エッジAIの領域においてワンストップのソリューションを提供できる体制を目指し、顧客の先進的なニーズに対応してまいります。
※1「ディープ・バイナリー・ツリー （DBT）」とは
「DBT」は、高精度、軽量かつオンライン学習が特徴のエイシング独自のAIアルゴリズムです。関連するアルゴリズムとして「DBT-HS(High Speed)」と「DBT-HQ(High Quality)」をリリースしています。 「DBT-HS」はマイクロ秒単位での高速動作が特徴のアルゴリズムとなり、対して「DBT-HQ」は「DBT-HS」に比べ、精度を最大50％まで向上させた高精度型のアルゴリズムです。この2つの独自開発アルゴリズムにより、顧客のニーズに応じて、速度重視か精度重視かを使い分けたソリューションを提供いたします。
※2：FA（Factory Automation）機器や、スマートフォン、コンピュータが内蔵された自動車など、利用者の近くにある“機器”を指す。
※3：マイクロコントローラ（Microcontroller）の略称で、制御向け1チップコンピュータを意味する。マイコンとも呼ばれる。
株式会社エイシング
長年にわたる機械制御とAIに関する研究成果を基に2016年12月設立。岩手大学発ベンチャー。 2018年8月「大学発ベンチャー表彰2018〜Award for Academic Startups〜」における、経済産業大臣賞を受賞。2018年3月「起業家万博」にて総務大臣賞、 2017年2月株式会社日本総合研究所主催 「未来2017」最終選考会にて日本総研賞など、数多くのベンチャーアワードを受賞。
代表取締役社長：出澤 純一（CEO）
所在地：東京都港区赤坂6丁目19番45号赤坂メルクビル1F
設立：2016年12月8日
資本金：1億円
コーポレートサイト：https://aising.jp/
エッジAIスタートアップの株式会社エイシング（本社：東京都港区、代表取締役 CEO：出澤純一）は、エッジAIにおいて、導入機器側でリアルタイムな自律学習・予測が可能な独自のAIアルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー（以下、DBT）※1」を提供しており、この度、Armが提供する「Cortex-M」シリーズ搭載チップに「DBT」を実装することに成功、9月10日（火）より提供開始いたします。
[画像: https://prtimes.jp/i/26145/8/resize/d26145-8-177599-0.jpg ]
近年、これまでクラウド上で実行されることが一般的であったAIの情報処理をエッジ※2側で実行する「エッジAI」への注目、そして実装への具体的なニーズが急速な高まりを見せています。従来のクラウド上のAIでは、自動運転車や工場の生産ラインといった即時性が求められる状況において通信速度の遅さが致命的な問題となるため、機器側で処理ができるエッジAIが必要とされています。
当社では、エッジAI業界において、導入機器単体がクラウドを介することなくリアルタイムに自律学習・予測することが可能な独自のAIアルゴリズム「DBT」を提供しています。
■エッジ側の限られたコンピュータリソース上でもリアルタイムな学習・予測が可能に
即時性が求められる環境下においてエッジAIのニーズが高まっている一方、これまでエッジ側にAIを搭載するにはGPUなどの大規模なコンピュータリソースが必要とされていました。当社の「DBT」では、エッジ側の限られたコンピュータリソース上でもリアルタイムに学習・予測を行うことができる軽量性、高速性を兼ね備えており、この度、Armの「Cortex-M」シリーズへ実装することができる技術体制となりました。
Arm「Cortex-M」シリーズは、スマートフォンやタブレットといった電子製品に搭載されている「Cortex-A」シリーズに対して、産業機械や自動車、家電などの制御向けに幅広く使われているMCU※3です。今回「Cortex-M」への実装が可能になったことで、実際の制御システムの中にAIを組み込む事がより容易となります。
当社では今後も、「DBT」の開発から顧客のシステムへの実装までを技術的にカバーすることで、エッジAIの領域においてワンストップのソリューションを提供できる体制を目指し、顧客の先進的なニーズに対応してまいります。
※1「ディープ・バイナリー・ツリー （DBT）」とは
「DBT」は、高精度、軽量かつオンライン学習が特徴のエイシング独自のAIアルゴリズムです。関連するアルゴリズムとして「DBT-HS(High Speed)」と「DBT-HQ(High Quality)」をリリースしています。 「DBT-HS」はマイクロ秒単位での高速動作が特徴のアルゴリズムとなり、対して「DBT-HQ」は「DBT-HS」に比べ、精度を最大50％まで向上させた高精度型のアルゴリズムです。この2つの独自開発アルゴリズムにより、顧客のニーズに応じて、速度重視か精度重視かを使い分けたソリューションを提供いたします。
※2：FA（Factory Automation）機器や、スマートフォン、コンピュータが内蔵された自動車など、利用者の近くにある“機器”を指す。
※3：マイクロコントローラ（Microcontroller）の略称で、制御向け1チップコンピュータを意味する。マイコンとも呼ばれる。
株式会社エイシング
長年にわたる機械制御とAIに関する研究成果を基に2016年12月設立。岩手大学発ベンチャー。 2018年8月「大学発ベンチャー表彰2018〜Award for Academic Startups〜」における、経済産業大臣賞を受賞。2018年3月「起業家万博」にて総務大臣賞、 2017年2月株式会社日本総合研究所主催 「未来2017」最終選考会にて日本総研賞など、数多くのベンチャーアワードを受賞。
代表取締役社長：出澤 純一（CEO）
所在地：東京都港区赤坂6丁目19番45号赤坂メルクビル1F
設立：2016年12月8日
資本金：1億円
コーポレートサイト：https://aising.jp/
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