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軽量で説明可能なAI。
クラウドからエッジ端末まで。

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少量学習データによる新しい医療・
産業分野ソリューション

膨大な学習データの入手・作成が難しい環境、ディープラーニングの適用が難しい分野で、効果を発揮するAIソリューションを提供します。説明可能なAIを用いて、少量データからでも意味のある結果を導き出します。クラウドまたは組み込み機器としてサービスを利用可能です。

産業分野

産業分野

ハカルスのスパースモデリング技術によって、装置の稼働率向上と製造ラインでの不具合検出を実現。クラウドと組み込みソリューションとして利用可能。

静止画・動画解析

静止画・動画解析

エッジ端末に組み込まれた自動化された画像・動画解析ソリューションにより、データ帯域幅を最小限に抑え、プライバシー問題に対処。

医療分野

医療分野

生体データまたは医用画像の解析結果による診断・治療支援。臨床研究、治療分析、薬物研究に特化されたアルゴリズムを提供。

組み込み機器・FPGA

組み込み機器・FPGA

組み込み機器向けのハカルスのAIテクノロジーは、産業・医療機器を拡張するための開発ツールキットとして利用できます。当社のソリューションは、低電力で動作し、エッジ端末に容易に展開可能です。

少量学習データAIの利点

ビッグデータ不要

少量のデータセットで解析が可能なスパースモデリング技術を採用しています。 大量の学習データが入手できない、学習データの収集に多大なコストがかかる分野で、AIテクノロジーを活用する新しい可能性を開きます。

説明可能なAI

通常のディープラーニングとは異なり、アルゴリズムが出す結果は人間にとって理解が可能で、意思決定のプロセスも可視化されます。

これは、結果がどのように生成されたかを理解することが不可欠である医療分野においては特に重要視されています。

低計算リソース

少ない計算資源を用いて、既存のハードウェアにアルゴリズムを組み込み可能です。

最小の電源とネットワーク帯域幅を使用しながら、リモートデバイスで容易にスケールアップすることができます。

プレスリリース

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Our story

ハカルスは、ヘルスケアのAIベンチャーとして創業しました。当初のミッションは、AIテクノロジーを使って最適な食事を提案することで、人々の健康と長寿を実現すること。

このテクノロジーは、ハカルスのチーフ科学アドバイザーである東北大学(前京都大学)大関真之准教授との密接なコラボレーションにより生まれました。ある日、アルゴリズムが産業分野や医療分野でのアプリケーションにも応用できることに気づき、活動範囲を広げていったことが、我々が現在注力する分野へとつながっています。このような展開は、京都大学の認定ファンドを運営するみやこキャピタル株式会社からの初期投資を通じて実現されました。

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