LeapMind 、「Efficiera(R) 異常検知モデル」を開発 外観検査に特化、エッジAIを活用した迅速でセキュアな製造現場DXが可能に
2022/5/25 12:27 PR TIMES
‐少ない正常データのみで学習、全てのAI動作がエッジデバイスで完結‐
エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は2022年5月25日、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera(R)（エフィシエラ）」の技術を用いた新たなディープラーニングモデル「Efficiera 異常検知モデル」を開発し、6月から提供開始することを発表しました。製造業向けの外観検査に特化し、人手不足が叫ばれる製造現場における迅速な省人化やセキュリティリスク低減に貢献します。
[画像1: https://prtimes.jp/i/16656/86/resize/d16656-86-26f2c74e274267f20b9f-0.png ]
[表: https://prtimes.jp/data/corp/16656/table/86_1_c95863428f7e532124741354acd16380.jpg ]
慢性的な人手不足により、製造業の現場では自動化へのニーズが高まっています。検品などの外観検査ではAI活用が注目されていますが、IT人材の不足や設備にかかるコストの高さが課題です。また、AIの学習に必要な不良品データの収集が困難なことに加えて、消費者ニーズの多様化から多品種少量生産への対応が求められており、検査対象の変更に伴うAIの再学習にAIエンジニアのサポートを必要とするケースも想定されます。こうした対応への労力も導入ハードルとなっています。
LeapMindはこれまでも、ディープラーニングを使ったデバイスを世に広め、人々の生活を便利にするため、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るAI推論アクセラレータIP「Efficiera(R)」を開発してきました。この度開発した「Efficiera 異常検知モデル」は、独自の技術「極小量子化技術」等を活かし、現場での実用に即した、高セキュリティかつ運用しやすいAI外観検査を実現します。学習と推論がともにFPGA搭載小型エッジデバイス上で完結することに加え、学習が正常データのみで完了するという二つの特徴によって、様々な利点を持たせました。クラウドAIを利用する場合と比べて、検査対象の画像をデバイス外に出す必要がないため、社外送信時に懸念される情報漏えいのリスクを低減するほか、広帯域ネットワークやクラウドサービス利用料の削減にも貢献します。また、オンプレミスGPUサーバーを利用する場合と比べると、機材コストや設置スペースを理由とした拡張性への懸念も解決します。
さらに、学習は数十枚の正常データのみを使って数秒で完了し、多量の不良品データが不要です。正常データのみで学習できるため、アノテーション※１作業が不要となり、また学習した不良しか検知できないというリスクを下げ、想定外の異常も検知することが可能です。再学習時の動作も簡便で、AIが異常と判定した箇所をヒートマップで視覚化するため、多品種少量生産ラインでもAIエンジニアのサポートを受けることなく現場で簡単に調整できます。学習結果は数MBのデータに保存して後から推論に利用できるため、誤った学習のやり直しも簡単です。IT人材の確保が困難な企業や、広帯域ネットワークを利用できない地方に製造拠点を持つ企業においてもスムーズなAI実用化を叶え、製造業のDXを後押しします。
※1データに情報タグを付加すること。作業は社外に依頼するケースが多く、情報漏洩リスクとなり得る。
[画像2: https://prtimes.jp/i/16656/86/resize/d16656-86-74bd847f71631e106b5b-1.png ]
LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。
■「Efficiera(R)」について
「Efficiera(R)」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」に加え、今回発表した「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株式会社について
「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。
本社 ：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立 ：2012年12月
URL ：https://leapmind.io
* プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。
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エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は2022年5月25日、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera(R)（エフィシエラ）」の技術を用いた新たなディープラーニングモデル「Efficiera 異常検知モデル」を開発し、6月から提供開始することを発表しました。製造業向けの外観検査に特化し、人手不足が叫ばれる製造現場における迅速な省人化やセキュリティリスク低減に貢献します。
[画像1: https://prtimes.jp/i/16656/86/resize/d16656-86-26f2c74e274267f20b9f-0.png ]
[表: https://prtimes.jp/data/corp/16656/table/86_1_c95863428f7e532124741354acd16380.jpg ]
慢性的な人手不足により、製造業の現場では自動化へのニーズが高まっています。検品などの外観検査ではAI活用が注目されていますが、IT人材の不足や設備にかかるコストの高さが課題です。また、AIの学習に必要な不良品データの収集が困難なことに加えて、消費者ニーズの多様化から多品種少量生産への対応が求められており、検査対象の変更に伴うAIの再学習にAIエンジニアのサポートを必要とするケースも想定されます。こうした対応への労力も導入ハードルとなっています。
LeapMindはこれまでも、ディープラーニングを使ったデバイスを世に広め、人々の生活を便利にするため、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るAI推論アクセラレータIP「Efficiera(R)」を開発してきました。この度開発した「Efficiera 異常検知モデル」は、独自の技術「極小量子化技術」等を活かし、現場での実用に即した、高セキュリティかつ運用しやすいAI外観検査を実現します。学習と推論がともにFPGA搭載小型エッジデバイス上で完結することに加え、学習が正常データのみで完了するという二つの特徴によって、様々な利点を持たせました。クラウドAIを利用する場合と比べて、検査対象の画像をデバイス外に出す必要がないため、社外送信時に懸念される情報漏えいのリスクを低減するほか、広帯域ネットワークやクラウドサービス利用料の削減にも貢献します。また、オンプレミスGPUサーバーを利用する場合と比べると、機材コストや設置スペースを理由とした拡張性への懸念も解決します。
さらに、学習は数十枚の正常データのみを使って数秒で完了し、多量の不良品データが不要です。正常データのみで学習できるため、アノテーション※１作業が不要となり、また学習した不良しか検知できないというリスクを下げ、想定外の異常も検知することが可能です。再学習時の動作も簡便で、AIが異常と判定した箇所をヒートマップで視覚化するため、多品種少量生産ラインでもAIエンジニアのサポートを受けることなく現場で簡単に調整できます。学習結果は数MBのデータに保存して後から推論に利用できるため、誤った学習のやり直しも簡単です。IT人材の確保が困難な企業や、広帯域ネットワークを利用できない地方に製造拠点を持つ企業においてもスムーズなAI実用化を叶え、製造業のDXを後押しします。
※1データに情報タグを付加すること。作業は社外に依頼するケースが多く、情報漏洩リスクとなり得る。
[画像2: https://prtimes.jp/i/16656/86/resize/d16656-86-74bd847f71631e106b5b-1.png ]
LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。
■「Efficiera(R)」について
「Efficiera(R)」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」に加え、今回発表した「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株式会社について
「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。
本社 ：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立 ：2012年12月
URL ：https://leapmind.io
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記事提供元：タビリス
