　また、極暗所で撮影したRAW画像に同手法を用いて、物体検出モデル「YOLO in the Dark」を構築した。YOLO（You Only Look Once）は、深層学習による一般物体検出手法の1つ。既存のYOLOモデルによる画像の明度補正では検出できない場合でも、YOLO in the Darkではデータセットを追加することなく正常に検出できた。従来モデルと比較して、認識処理に必要な処理量が約半分になっている。

「YOLO in the Dark」の効果（クリックで拡大）出典：ソシオネクスト

　同社は今後、新しい画像処理SoCの自社のISPへの組み込みやそれを中心としたカメラシステムの開発を進め、車載やセキュリティ、産業用途など画像認識を必要とする分野への提供を図る。

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
電力効率10倍以上、SLAM処理時間が20分の1のエッジAIチップを開発
新エネルギー・産業技術総合開発機構は、「ハイブリッド量子化ディープニューラルネットワーク（DNN）技術」「進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術（aIPE）」「リアルタイムSLAM処理技術」を開発した。
深層学習プロセッサ搭載、エッジAI向けサーバを提供開始
ソシオネクストは、Foxconn Technology Group、Hailoと共同で、エッジ向け次世代AI映像解析ソリューションの提供を開始した。リアルタイムで電力効率の高いスタンドアロンのAI画像処理を提供する。
電力効率が汎用GPUの10倍以上、量子化DNNエンジン搭載のAIチップを開発
ソシオネクストは、ディープラーニング推論処理向けの「量子化DNNエンジン」を搭載したAIチップを試作し、動作と性能を確認した。高度なAI処理を、小型で省電力のエッジコンピューティング機器単体で実行できるようになる。
リアルタイム映像処理用エッジAIサーバをフォックスコンなどと共同開発
ソシオネクストは、Foxconn Technology Group、Network Optixと共同で、エッジAIソリューション「Edge AI Server with VMS」を開発した。スマートリテール、スマートファクトリー、監視カメラ、医療において、リアルタイム映像処理を提供する。