加賀電子株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:門 良一、以下、当社)は、これまで消費電力や設置スペース、コスト面で実現が困難であったエッジコンピュータ(現場に設置される小型小規模コンピュータ)による人工知能のディープラーニング推論処理(注2)を可能にする、ディープラーニング推論アクセラレータボード(注3)(以下、AIボード)を自社開発し販売開始いたします。

ディープラーニングによる推論処理は複雑で多くの行列計算が必要になるため、既存技術のGPU(グラフィックプロセッサーユニット)を使う事例は多くありますが、他の手法での事例は少なく、当社のAIボードはこれまでになかった新しい手法として、インテル社が提供するインテル(R) Movidius TM MyriadTM 2 Vision Processing Unit (VPU:ビデオプロセッシングユニット)を使うことで低消費電力、省スペース、低価格を実現可能としました。AIボードは、インテル(R) MovidiusTM Neural Compute Stick と互換性があり、インテルが提供するインテル(R) MovidiusTM Neural Compute Stick SDKでアプリケーション開発が可能です。

この他、応用事例として、カメラなどで撮影された画像において特定の対象物を識別し且つその位置を割り出すことが可能であるため、工場の検査ライン、セキュリティ、行動分析、計数等、画像分析を伴う分野・産業で幅広く利用可能となります。
なお、AIボードの正式発売発表を兼ね、4月4日から東京ビックサイトで開催される「第2回AI・人工知能EXPO」に、株式会社ABEJA(アベジャ)のブースにABEJA Platform Parner Ecosystem認定Marketingパートナー企業として出展いたします(東ホール ブース No.6-24)。

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【インテル社について】
インテルは、テクノロジーの可能性を広げ、この上ない感動体験を提供します。インテルの詳細については、newsroom.intel.co.jp または intel.co.jp でご覧ください。Intel、インテル、Intel ロゴは、米国およびその他の国におけるインテル コーポレーションの商標です。

【株式会社ABEJAについて】
株式会ABEJAは、蓄積されたビックデータから、人間の手を介さずしてそのデータを適切に表現する特徴を自動的に見つけ出す「特徴量抽出」の自動化を行う「ディープラーニング」を活用し、多様な業界、シーンにおけるビジネスの効率化・自動化を促進するベンチャー企業です。
設 立:2012年9月10日
代表者:代表取締役社長 CEO兼CTO 岡田 陽介
所在地:東京都港区白金1-17-3 NBFプラチナタワー10F
事業内容:ディープラーニングを活用したAIの社会実装事業
URL:https://abejainc.com
※当社は、ABEJA Platform Partner Ecosystem認定 Marketing Partner です

(注1)センサーデータの地産地消について
エッジコンピュータで収集したセンサーデータを人工知能により新たな価値のあるデータを生み出すと言うことで『地産』と表現しています。また、現場で生み出されたデータを現場で判断し対処すると言うことで『地消』と表現しています。
(注2)ディープラーニング推論処理について
ディープラーニングは人など動物の脳細胞のネットワークを模試したネットワークを計算装置内に構成し、学習を繰り返すことによって自律的に判断や推論を行えるようにする仕組みです。
これは人間が色々な経験を積むことによって、多様な判断が出来る様になる過程と同じであり、有名な例としては囲碁の世界覇者にコンピュータが勝利したことが挙げられます。
主な用途は、これまで人間が行ってきた判断や作業の置き換えであり、業種、分野、用途を問わず応用が可能になるため、今後益々加速される国内の労働人口減少対策に期待されます。
(注3)アクセラレータボードについて
機能拡張する基板のこと。主な用途は、小規模、省スペースのエッジコンピュータや、監視(物体検出)カメラ等の機器に組み込み、工場の生産現場での良品・不良品の自動検出、物流における商品の仕分け、工事現場の危険察知等があります。

■本件に関するお問い合わせ先
加賀電子株式会社
〒101-8627 東京都千代田区神田松永町20番地
TEL:03-5657-0137  FAX:03-3254-7167
担当:技術統括部 東 達也
お問い合わせURL:http://www.taxan.co.jp/jp/contact/




情報提供元: Dream News
記事名:「 加賀電子、人工知能推論アクセラレータボード発売 -センサーデータの地産地消(注1)で顧客サービスの向上を狙う-