SEOに関連するニュースリリースを公開しております。
最新のサービス情報を、御社のプロモーション・マーケティング戦略の新たな選択肢としてご活用下さい。
エイシング、独自の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS」をバージョンアップ 高速処理性能を保ちつつ、予測精度は従来比最大17.9％向上を実現
[19/12/10]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜多種のセンシングデータを扱う、より複雑なタスクに対応〜
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※1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）」を提供しており、この度、従来の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS（High Speed）」をバージョンアップした「DBT-HS2」を2019年12月10日（火）にリリースいたします。
「DBT-HS2」は、「DBT-HS」に対し、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合せることで、高速性を保ちつつ、予測精度を最大17.9％向上しています。
[画像1: https://prtimes.jp/i/26145/13/resize/d26145-13-397125-0.png ]
[画像2: https://prtimes.jp/i/26145/13/resize/d26145-13-626449-1.png ]
エッジAIにおけるAIアルゴリズムには、クラウド接続を必要とせず導入機器側で学習データの更新が可能な自律学習型と、クラウド接続が必要なクラウド型の2種類があり、当社が提供する独自のエッジAIアルゴリズム「DBT」は自律学習型に分類されます。「DBT」は、高精度、軽量かつオンライン学習が可能という特徴を持っており、当社では、高精度型の「DBT-HQ(High Quality)」と、マイクロ秒単位での高速動作が可能な「DBT-HS(High Speed)」を、提供先の導入目的や適応対象に合わせて提供しております。
■多大な前処理作業を必要とせずに高速度・高精度の処理を実現
これまで、従来型の「DBT-HS」では、ユーザーにおいて精度を上げるための前処理※2に多大な作業を要するという課題がありました。 そしてこの度、前処理作業量を低減したいといったニーズに対応するため、アルゴリズム内部で処理を行う技術を組み込むことで、多大な前処理作業を行うことなく高い精度での処理を実現した「DBT-HS2」の開発に至りました。従来型の「DBT-HS」と新たにバージョンアップした「DBT-HS2」において、手書き英字の特徴量からアルファベットを特定する検証の結果を比較したところ、最大17.9％の予測精度向上が見られました。
■バージョンアップにより、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応可能に
「DBT-HS2」では、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合わせることにより、化学系メーカーなど多種のセンシングデータを扱うような、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応が可能となります。
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：産業用ロボット（FA：Factory Automation）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。
※2： AIで適切な予測成果を出すために、あらかじめデータを学習させる前に行う専門的な処理のこと。
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CEO：出澤 純一
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※1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）」を提供しており、この度、従来の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS（High Speed）」をバージョンアップした「DBT-HS2」を2019年12月10日（火）にリリースいたします。
「DBT-HS2」は、「DBT-HS」に対し、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合せることで、高速性を保ちつつ、予測精度を最大17.9％向上しています。
[画像1: https://prtimes.jp/i/26145/13/resize/d26145-13-397125-0.png ]
[画像2: https://prtimes.jp/i/26145/13/resize/d26145-13-626449-1.png ]
エッジAIにおけるAIアルゴリズムには、クラウド接続を必要とせず導入機器側で学習データの更新が可能な自律学習型と、クラウド接続が必要なクラウド型の2種類があり、当社が提供する独自のエッジAIアルゴリズム「DBT」は自律学習型に分類されます。「DBT」は、高精度、軽量かつオンライン学習が可能という特徴を持っており、当社では、高精度型の「DBT-HQ(High Quality)」と、マイクロ秒単位での高速動作が可能な「DBT-HS(High Speed)」を、提供先の導入目的や適応対象に合わせて提供しております。
■多大な前処理作業を必要とせずに高速度・高精度の処理を実現
これまで、従来型の「DBT-HS」では、ユーザーにおいて精度を上げるための前処理※2に多大な作業を要するという課題がありました。 そしてこの度、前処理作業量を低減したいといったニーズに対応するため、アルゴリズム内部で処理を行う技術を組み込むことで、多大な前処理作業を行うことなく高い精度での処理を実現した「DBT-HS2」の開発に至りました。従来型の「DBT-HS」と新たにバージョンアップした「DBT-HS2」において、手書き英字の特徴量からアルファベットを特定する検証の結果を比較したところ、最大17.9％の予測精度向上が見られました。
■バージョンアップにより、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応可能に
「DBT-HS2」では、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合わせることにより、化学系メーカーなど多種のセンシングデータを扱うような、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応が可能となります。
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：産業用ロボット（FA：Factory Automation）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。
※2： AIで適切な予測成果を出すために、あらかじめデータを学習させる前に行う専門的な処理のこと。
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CEO：出澤 純一
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/
SEO関連
