"エッジAI"が起こす変革
"Edge AI" creates the next DX.
AISingのエッジAI技術
AiiR
AI in Real-time
Processing on the edge side
軽量・インターネット接続不要
低スペックなコンピュータリソースにおいてもマイクロ秒オーダーで学習・予測を高精度に実現します。
Up-to-date Live training
逐次・リアルタイム学習
“未知の動的環境変化” を “瞬時” かつ “計算時間を一定(リアルタイム性)” に学習できます。
Explainable AI “XAI”
説明可能なAI
“Deep Learningのブラックボックス化” に対し当社の独自アルゴリズムの特性として “説明可能性” を備えています。
受賞歴
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総務大臣賞・セールスフォース賞
キャナルベンチャーズ賞 -
大学発ベンチャー表彰2018
経済産業大臣賞 受賞 -
J Startup企業入選
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MUFG RiseUpFesta2018 ロボット・先端技術部門 最優秀賞
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イノベーションリーダーズサミット
TOP20 -
フォーブスライジング
スタートアップ TOP20 -
SEMICON Japan2018 Innovation Villageピッチ グランプリ
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MicrosoftInnovationAward2018
優秀賞 -
SPARK! TOHOKU NICT賞
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スタートアップワールド TOP10
日本マイクロソフト賞 -
マリンテックグランプリ
三井化学賞・日本ユニシス賞 -
未来2017 日本総研賞
掲載メディア
News
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2021年02月24日Press ReleaseエッジAIの最適な導入・活用を支援する新プログラム「Edge AI Academy」を提供開始しました
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2021年02月17日Event3月4日の「ILS2021」に弊社代表取締役CEOの出澤が登壇いたします
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2021年02月08日Press ReleaseE-ARCエッジAIレポート「エッジ AI 実現のためのシステムアーキテクチャ調査」を公開いたしました
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2021年02月01日Event3月12日の「Innovation Field 2021」に弊社代表取締役CEOの出澤が登壇いたします
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2021年01月29日MediaSTARTUP TIMESにSARFの特許取得についての記事が掲載されました
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2021年02月24日Press ReleaseエッジAIの最適な導入・活用を支援する新プログラム「Edge AI Academy」を提供開始しました
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2021年02月08日Press ReleaseE-ARCエッジAIレポート「エッジ AI 実現のためのシステムアーキテクチャ調査」を公開いたしました
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2021年01月26日Press ReleaseエッジAIアルゴリズム「SARF」に関する特許を取得いたしました
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2021年01月12日Press ReleaseE-ARCエッジAIレポート「制御理論における AI 活用手法の調査」を公開いたしました
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2020年12月15日Press Release超省メモリな新アルゴリズム「MST(メモリー・セービング・ツリー)」を開発いたしました
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2021年02月17日Event3月4日の「ILS2021」に弊社代表取締役CEOの出澤が登壇いたします
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2021年02月01日Event3月12日の「Innovation Field 2021」に弊社代表取締役CEOの出澤が登壇いたします
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2021年01月20日Event1月20日の「成長産業カンファレンス『FUSE』」に弊社代表取締役CEOの出澤が登壇いたします
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2020年10月13日Event10月20~23日の「CEATEC 2020 ONLINE」に出展いたします
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2020年09月23日Event9月28日~11月30日の「イノベーション・ジャパン2020~ビジネスマッチング」(特設WEBサイト)に出展いたします
"エッジAI"とは
現在、従来のディープラーニングをはじめとするクラウド側で処理するAIに対して、エッジデバイス側に組み込んで利用するAIのニーズが高まっています。これを"エッジAI"といいます。
具体的な技術的差異としては、従来のAIはクラウドサーバー側でデータ処理を行ってエッジデバイス側と通信する際に通信遅れが発生することが問題になりますが、それに対し"エッジAI"は、エッジ側で予測を行うことにより、通信遅れを発生させずリアルタイムなデータ処理が可能です。これにより産業ロボットや自動運転車など、リアルタイムな制御が求められる領域では、"エッジAI"を用いる必要があるのです。
我々エイシングはこの領域、エッジデバイスに組み込み可能な独自のAIアルゴリズムを開発している、"エッジAI"のプロフェッショナルです。
具体的な技術的差異としては、従来のAIはクラウドサーバー側でデータ処理を行ってエッジデバイス側と通信する際に通信遅れが発生することが問題になりますが、それに対し"エッジAI"は、エッジ側で予測を行うことにより、通信遅れを発生させずリアルタイムなデータ処理が可能です。これにより産業ロボットや自動運転車など、リアルタイムな制御が求められる領域では、"エッジAI"を用いる必要があるのです。
我々エイシングはこの領域、エッジデバイスに組み込み可能な独自のAIアルゴリズムを開発している、"エッジAI"のプロフェッショナルです。
