Reference Exhibition of the Autonomous Embedded AI Learning Engine at IoT/M2M Expo

- Enabling IoT machine learning at the edge by deep learning. -

ディープインサイト株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社⻑：久保田良則、以下、ディープインサイト）は、2019年４月10日̶12日開催（東京ビッグサイト）のIoT/M2M展においてIoTゲートウェイ・PLCや産業機械に組込み搭載し、リアルタイム自律学習が可能なディープラーニング学習エンジン（開発中）を参考出展します。

（協業パートナーである株式会社ダックスのブース（No. ⻄9-14）にてデモ展示）

展示の内容：

インテル社製CPUに最適化した組込み型ディープラーニング学習エンジンが、GPUのない環境で自律的にセンサーデータのリアルタイム学習を行うデモを展示します。障害検知等を想定した環境で、現場で発生した生データをエッジ側で高速にリアルタイム学習する事により、変化する多様なエッジ環境に最適化する事が可能なソリューションです。

開発の背景：

ディープインサイトは、IoT分野などの組み込みデバイスにディープラーニング技術を簡単に実装可能なAI開発支援ツールとして「KAIBER」（カイバー）を提供しています。製造業IoTの分野では、リアルタイム性やセキュリティの向上、ネットワーク帯域の最適化等の課題に対して、エッジコンピューティングとディープラーニングの応用が注目されています。しかし、PoCのみで本格導入が進まない製造現場での課題として、現場環境（工場固有の振動やそれぞれの機械の経年劣化など）への最適化対応が問題になっています。多様な環境のデータを収集しクラウドシステムで学習させる場合、大量の生データを社外に出す事の懸念や制御のリアルタイム性も低下する為、導入には現実的な課題が残ります。

その為、現場で発生した生データをエッジ側で自律的にリアルタイム学習する事により、データを社内に留め、学習結果をそのままエッジデバイスで推論する環境が必要になると考え、KAIBERのコア技術を応用し、組込み型ディープラーニング学習エンジンを開発しました。この学習エンジンは、独自のモジュール構造の採用により移植性と高速性が向上し、多様なエッジデバイスやアプリケーションに柔軟に搭載する事が可能です。

ディープインサイトは、オープンソースを利用せずスクラッチでディープラーニング学習エンジンを開発可能な数少ない企業として、次世代型の組込みディープラーニング学習エンジンを新規設計した事により、各社のAI半導体に順次対応し、エッジコンピューティング領域での事業展開を加速する狙いがあります。

今後、IoTゲートウェイやPLC、産業機械へのライセンス搭載を、関連企業と協議していく予定です。