　エイシングは2021年7月27日、KBオーダーのメモリ量で実装可能な超軽量異常検知アルゴリズム「MSAT（Memory Saving Anomaly Tracker）」を開発し、顧客企業への提供を開始したと発表した。同社の機械制御に特化した独自エッジAI（人工知能）アルゴリズムの研究開発で培った知見と技術を活用し、工場などの生産性向上に貢献する。

「MSAT」のイメージ出典：エイシング

　MSATは、従来のIsolation ForestやKNNといったアルゴリズムと比べ、精度を維持したままで、必要なメモリ量を最大で数百から数千分の1まで抑えられる。軽量化によりマイコンにMSATを直接搭載でき、従来のアルゴリズムでは困難だった機器にも異常検知ソリューションが実装可能になる。また、新たに異常検知用のハードウェアやクラウドとの通信環境を用意するためのコストも削減できる。

　工場の製造装置や生産ラインへの異常検知導入には、ハードウェアの追加変更やデータ収集、異常判定用のしきい値設定など多くの課題があるが、同社はこれらをサポートすることで、生産性とメンテナンス効率の向上に貢献する。

エッジAIの可能性を広げる「MST」、なぜCortex-M0+マイコンでも動くのか
エッジAIスタートアップのエイシングは、マイコンを使って、AIによる推論実行だけでなく学習も行えるアルゴリズム「MST」を開発した。ローエンドの「Cortex-M0+」を搭載するマイコンでも動作するMSTだが、より多くのメモリ容量が求められるランダムフォレストと同等の精度が得られるという。開発の背景を同社社長の出澤純一氏に聞いた。
ラズパイゼロで推論も学習もできる組み込みAI「DBT」、“AIチップ”で開発容易に
AIベンチャーのエイシングが、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える独自技術「DBT」について説明。このDBTによるアプリケーション開発を容易に行えるAIモジュール「AiiR（エアー）チップ」を開発したと発表した。
マイコンで動作するエッジAIの導入期間を短縮する小型モジュールの提供を開始
エイシングは、エッジAIアルゴリズム「AiiR」シリーズを導入するまでの検証期間を短縮する、小型モジュール「AiiR-M1」の提供を開始した。Cortex-M4アーキテクチャを採用し、小型ながらAI動作に必要な性能を満たしている。
AIモデルを統合し、エッジAIの学習効率を向上させる統合学習技術を開発
エイシングは、エッジ側で学習した複数のAIモデルを統合して集合知モデルを生成できる「統合学習技術」を開発した。複数機器で個別に学習、生成した異なるAIモデルを1つの集合知モデルとして統合し、学習プロセスにかかる時間を短縮している。
「Jetson Xavier NX」で組み込みAIを試す
2020年5月14日に行われたNVIDIAの「GTC 2020」の基調講演で発売がアナウンスされた、組み込みAIボード「Jetsonシリーズ」の最新製品となる「Jetson Xavier NX」。「Jetson Nano」の連載を担当した技術ライターの大原雄介氏に、Jetson Xavier NXの開発者キットをレビューしてもらった。
Jetson Nanoで組み込みAIを試す
MONOistやEE Times Japanに掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、NVIDIAの組み込みAIボード「Jetson Nano」の立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試した連載「Jetson Nanoで組み込みAIを試す」をまとめた。