Algorithms

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。

MEMORY SAVING TREEの詳細についてはこちらのページをご覧ください。

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。

AiirDNNは、マイコンなどローエンドの環境でDeep Learningを行う場合に最適なDNN(Deep Neural Network)アルゴリズムです。
省メモリであり、GPUやNPU(Neural Network Processing Unit)を必要としないため、機器のコストダウンやサイズダウンを見込めます。
Kerasで構築した学習済みモデルを転用することが可能です。

AiirDTWは、 DTW(Dynamic Time Warping)のアルゴリズムを用いて時系列データの類似度を判定するソフトウェアです。
組み込み機器で使用し、センサからの入力データを解析することで、データの傾向把握や異常発生の有無確認といった用途に活用できます。
登録した波形と入力された波形の類似度、振幅や位相のずれ、間延びなどのチェックを行うことで、高い精度でのパターンマッチングを実現します。