"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
"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学習してエッジ側と通信する際に通信遅れが発生することがありますが、それに対し"エッジAI"は、エッジ側で学習と予測を完結して行うことで、通信遅れを発生させず高速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、エッジデバイス上での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学習してエッジ側と通信する際に通信遅れが発生することがありますが、それに対し"エッジAI"は、エッジ側で学習と予測を完結して行うことで、通信遅れを発生させず高速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、エッジデバイス上での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。
