| 体系的番号 |
JPMJTT23J2 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJTT23J2 |
| 企業責任者 |
中原 啓貴 Tokyo Artisan Intelligence株式会社, 代表取締役
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| 研究期間 (年度) |
2024 – (非公開)
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| 概要 | 画像処理において、ニューラルネットワーク処理で特徴を抽出し定量化することにより、画像に写る特定の人・物を認識・検出できる。
しかし、高精度に検出するためには、特徴の抽出に多くのパラメーターが必要となり、ＡＩを作動させるためのメモリー量や消費電力が肥大し、コストが増大する。一方で、パラメーター数を減らすと検出精度が劣化するというジレンマがあり、適用できるアプリケーションが限定的であった。
Ｔｏｋｙｏ Ａｒｔｉｓａｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ株式会社は、バッチ正規化回路を不要とするニューラルネットワーク回路により、消費電力およびコストを抑えつつ、高精度検出を可能にする技術を活用し、映像処理ＡＩシステムを開発してきた。
本開発では、ＦＰＧＡ向けＡＩ処理専用カスタムアクセラレータを開発する。消費電力およびコストを低減しながら、高い検出精度を保つＡＩを利用可能となり、また、顧客ごとのカスタマイズ性が高まり、将来的には、大量のデータ処理が求められるインフラ点検や工場における人体接近検知の自動化への展開も期待される。
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