Algorithms

エイシングは創業時よりエッジデバイスに組み込み可能なAIアルゴリズムの研究・開発を重ねてきました。
エッジでリアルタイムに学習・予測が可能な独自AIアルゴリズムシリーズによって、従来型のクラウドAIではクリアできない課題を解決します。

MST(Memory Saving Tree)は、指先大のマイコンへの実装を実現した超軽量かつ高精度なエッジAIアルゴリズムであり、KB(キロバイト)オーダーのメモリ上で動作します。
Arm® Cortex®-Mレベルに実装可能な省メモリ性により、GPUなどの専用機器を必要とせず、エッジ側で既存のマイコンに組み込んで推論が可能です。
また状態変化に追随する逐次学習の機能も備えています。

MSTの詳細についてはこちらのページをご覧ください。 https://aising.jp/mst/
MSAT++(Memory Saving Anomaly Tracker ++)は、エイシングが独自に開発した異常検知アルゴリズムです。
モデルサイズが数KBほどと省メモリであることに加え、機械への搭載後も学習を行うことにより異常検知対象の個体差補正を実現し、より賢い異常検知や予知保全を実現します。
教師あり学習、教師なし学習の両方に対応しており、運用状況に合わせたモデル設計を可能にします。

MSAT++の詳細についてはこちらのページをご覧ください。
https://aising.jp/msat-pp/
SARF - Self Adaptive Random Forest
ランダムフォレストをベースとし、逐次・リアルタイム学習を可能としたAIアルゴリズムです。
多量データ処理と高精度というランダムフォレストの特長に加えて、状態の変化に追随することが可能です。
DBT - Deep Binary Tree
エイシングが初期に開発した木構造のAIアルゴリズムです。
軽量・インターネット接続不要、逐次・リアルタイム学習、説明可能なAIという特徴を持ちます。
逐次学習が可能であることにより、状態変化に追随することが可能です。