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。
超軽量メモリで実装可能な異常検知アルゴリズムの提供開始
エイシングは、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」の顧客企業への提供を開始した。工場の製造装置や生産ラインへの異常検知導入を支援し、生産性とメンテナンス効率の向上に貢献する。
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。
ランダムフォレストで自動追加学習を可能にしたエッジAI向けアルゴリズムを開発
エイシングは、機械学習アルゴリズムの1つである「ランダムフォレスト」で自動追加学習を可能にしたエッジAI向けアルゴリズム「SARF」を開発した。パラメーターチューニングが少ないため、初期学習モデルが迅速に構築でき、運用上の変化にも柔軟に対応できる。