デバイスの進化に伴い、AI処理をクラウド側ではなく、端末(エッジ)側で行うエッジコンピューティングをベースとした、より高度な「エッジ to クラウドソリューション」の構築が求められるようになってきました。特に、移動体に処理機構を実装する場合には、そのサイズや電源、価格などに制約があるため、エッジデバイスの活用が拡大しています。
実績紹介
エッジデバイスごとに、Deep Learningの推論実行を最適化するSDKを活用。計算資源が限られるエッジデバイスにおいて、目的に応じたAIソフトウェアを開発します。
カメラを搭載したエッジデバイス上でAI推論処理を行い、その結果をサーバーに集約。工場内エリア監視などの見える化を行い、スマート工場の実現を支援します。
活用している技術
- Deep Learning(物体検出: MobileNet SSD・SSD300 / セグメンテーション:ERFNet改良版)
- Intel OpenVINOツールキット
- NVIDIA TensorRT
- コンカレント推論
- Deep Learning FrameWork(Caffe、TensorFlow、Neural Network Console)
- Arm NN SDK
- STM32Cube.AI