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LeapMindが「Efficiera® 物体検知モデル」のEfficiera PoC代行サービス開始

2022.8.4  3:27 pm

PoC代行で企業のAI実導入を促進

LeapMind株式会社(東京都渋谷区)は、 AIの導入検証代行を新たに開始します。 LeapMindが提供するAI推論アクセラレータIP「Efficiera®」用ディープラーニングモデル「Efficiera®物体検知モデル」を対象に実導入を見据えたPoC(概念実証)の代行サービスを行い、 AIのさらなる普及を後押しします。

LeapMindが「Efficiera® 物体検知モデル」のEfficiera PoC代行サービス開始

サービスのポイント
企業からデータセット(*)を借り、 LeapMindが学習と評価を代行。 AI導入における企業の下記の課題を解消

  • 概念1実証(PoC)から実用化までのステップが分からず踏み出せない
  • 独自のデータセットで学習した結果を見てみたいが工数が割けない
  • 制度改善するためのハイパラメータ修正の目安がわからない
  • ライセンス契約締結に手間がかかる
    (*)AI技術を活用するためには、 用途に応じたデータセットが必要となります

人手不足などを背景にAIの活用が注目される一方、 日本企業のAI導入は他の先進国に比べて遅れているのが現状です(※1)。 実導入の前段階である概念実証(PoC)は、 ライセンス契約締結の手間や、 検証に必要となる工数の多さなどが懸念材料となり実施に至らないケースが多く、 導入への課題となっています。 一方で、 実導入前のPoCでは作成したデータセットが課題に対して適切かどうか、 実際にAIモデルに対して学習し検証する必要があります。
本サービスは、 混雑状況分析の人数カウントや転倒検知などに活用可能、 かつ汎用性の高いFPGA上で高速な物体検知が行える製品として認識されているディープラーニングモデル「Efficiera® 物体検知モデル」を対象に、 顧客企業よりデータセットをお借りして学習と評価を実施します。 レポートの提供にライセンス契約は不要です。 FPGA上で動作するデモプログラムもオプションにて提供可能なほか、 デモから実運用への移行を希望される場合には顧客企業に伴走するサポート体制を構築します。
一連のサービスによってエッジデバイスへのAI導入ハードルを下げ、 国内のAI普及を促進します。 LeapMindではさらに、 本PoC代行サービスを、 他のディープラーニングモデルへも展開する準備を進めています。
      
(※1)情報処理推進機構(IPA)「AI白書2020」によると、 国内のユーザー企業でAIを導入しているのは4.2%

Efficiera PoC代行サービス概要

<ポイント>
  • データセットをお借りして、 LeapMindが学習と評価を実施
  • レポートの提供にライセンス契約は不要
  • FPGA上で動作するデモプログラムも提供可能です※オプション
  • デモから実運用への移行も可能

<顧客企業にご準備いただくもの>
  • データセット:学習・検証・テスト用
  • 評価の目的と優先度
<LeapMindが提供するもの>
  • レポート:データセットの統計情報、 評価条件・推論精度・推論速度
  • 推論結果例:バウンディングボックスを描画した画像または推論結果のテキストデータ

Efficiera FPGA Partner Program(※2)参画企業PALTEK様からのエンドースメント
株式会社PALTEK  https://www.paltek.co.jp/index.html
(半導体製品販売、 所在地:神奈川県横浜市、 代表取締役社長:福田 光治)
「当社ではFPGA及びSoCをベースとした評価ボードやエッジAI向けに適応型システム オン モジュール等を取り扱っており、 小型なSoCにAI処理機能を実装されたいお客様には実装容量が小さい特徴を持ったLeapMind社のIPである「Efficiera®」をご提案差し上げるケースが御座います。
その際にIP自身の性能面や精度面、 実際のデータを使用した場合にどうかという議題がお客様から寄せられていましたが、 今回新たに用意された「Efficiera PoC代行サービス」により、 今後のAI開発がより一層加速していくと期待しております。 第1弾の物体検知から広がり、 今後さまざまなモデルに対する検証サービスを展開して頂ける事も期待しております。 」
(※2)顧客課題を解決可能なAI搭載製品・ソリューションの共創を目的とするプログラム
        
「Efficiera®」について
「Efficiera®」は、 FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、 CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPです。 量子化ビット数を1~2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、 推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、 最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。 本製品を利用することで、 家電製品などの民生機器、 建設機械などの産業機器、 監視カメラ、 放送機器をはじめ、 従来は技術的に困難であった電力とコスト、 放熱に制約のある小型機械やロボットなど、 様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。 ディープラーニングモデルは、 「物体検知」と「ノイズ低減」、 「異常検知」の3種類を提供しています。
製品公式サイトURL: https://leapmind.io/business/ip/
       
LeapMind株式会社
https://leapmind.io

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