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AI LAB

ラボへようこそ!

HACARUSは進歩のため常に新たなツール、技術を試しています。我々の歩みはR&Dによるものであり、内部では常に無数の開発プロジェクトが走っています。このページでは我々の開発プロジェクトの一端に触れていただくことで、次に我々が何をしようとしているのか、そして我々が想像しているこれからのAIとHACARUSが向かう未来はどのようなものなのかを感じていただくことができると考えています。

以下のU R Lをご参考ください

IN THE LAB

エッジAIプラットフォーム :
クラウドから管理可能なエッジデバイス向けの軽量かつ説明可能なA Iソリューション

モノ、コトと接続される産業において、大きな課題の一つが実装されたIoTデバイスの数が急速に増加していることが挙げられます。昨今、ハードウェアメーカーもソフトウェアベンダーであっても、全てのデバイスのパフォーマンスを可視化し、管理することが難しくなっています。真にIoTの恩恵を受けるためには、ユーザーはデバイス同士の複雑なネットワークをきっちりとコントロールしなければなりません。実際、データドリブンによる効率的な改善というものは、データの協調とA Iソリューションの利用によってなされるものです。

 

豊富なエッジAI開発経験をもって、HACARUSはお客様にインダストリー4.0を完璧にコントロールできるようなIoTデバイスとAIツールの管理プラットフォームを開発しています。

インダストリー4.0に求められるもの

多種のデバイスから生成されたデータに対してシームレスにアクセスできるストレージ

各エッジ端末の明確なコントロールと管理

即座に再学習可能な能力をもったAIモデルが完全にコントロールでき操作できること

環境変化に自動的に適応できるような動的なアーキテクチャとデザイン

A complete End-to-End Platform for Edge AI Device and IoT Cluster Orchestration

Control All Deployed IoT Devices With Ease
Control All Deployed IoT Devices With Ease

希少疾患の発見と対処を行えるソリューションの開発

高度なテクノロジーやA Iは多くの人々を健康な生活へ導き続けているため、希少疾患のようなより複雑な事例を診断したり対処したりするためにこれらをどう利用できるかを考えることがとても重要です。

実際、

・世界では3.5億〜4億の人々が希少疾患に悩まされています

・17人に1人は人生のどこかで希少疾患に罹患します

・先進国では、正確な診断に5年ほどの年月日が必要です。

 

あなたが思っている以上に、希少疾患に罹患することは遥かに一般的かもしれません。そして、患者のみならず、ヘルスケアの提供者、介護者も正確な診断を得るのにとても長い時間がかかると感じています

 

HACARUSのスパースモデリングベースのAIは少量のデータで利用でき、説明可能である点から、医師が希少疾患を診断するのに非常に適しています。我々は現在希少疾患を早期発見する包括的なソリューションを提供するツールを開発しています。

データから最適なレシピを得る


過去の観測、理論に対して、データは材料工学や広く利用されているシミュレーションモデルにおいてますます不可欠なものとなってきています。同時に、シミュレーションモデルは従来のツールの分析能力を遥かに超える量のデータを生み出してきました。したがって、AIは高度な材料工学システムの開拓や実装の速度を早めるキープレーヤーとなりうるのです。

 

材料工学におけるAIと情報学が、開発のための研究期間や、新たな材料を商業化するサイクルを加速させられる機会は多く存在します。研究者は機械学習を用いて、新たな材料やそれをどう合成するかという知見のための実験やシミュレーションで得たデータを分析することができるようになります

 

材料工学の領域におけるA Iの重要な機能の一つは、材料の特性予測です。テストアプリケーションや実験は大量のデータを生み出しやすいですが、機械学習を用いることで、データ点同士の繋がりを理解したり、材料の様々な特性をマッピングしたりすることができるようになります。HACARUSは現在我々の軽量かつ説明可能なA Iソリューションをこのcompelling領域に適用できるようなツールや手法を調査しています。

    

エッジ学習が可能な FPGA 向け AI ソリューション

FPGA上でのAIによる画像解析のフロー

HACARUS-X-Edge は、クラウドに接続せずオフラインで動作するAI ソリューションです。一般的なディープラーニングとは異なり、エッジ側で学習も推論も実行することができる点が特徴です。これにより、セットアップやメンテナンスを簡略化することが可能です。現在は画像解析をターゲットとした機能を提供しています。

産業用途における様々なユースケース

HACARUS-X-Edge はカメラを接続するだけで、産業用途に向けた様々な解析を始めることができます。

外観検査

製造プロセスにおける品質管理に適用することで、不良品を検知した際にアラートを受けるといった利用が考えられます。

監視

施設内での不審な動きや特定の領域への侵入を検知します。

訪問者の統計

施設に出入りしている訪問者の数や滞在時間などの統計情報を取得することができます。

交通量の監視

道路の混雑状況や、駐車場の空いている場所の検知といった用途でも活用できます。

Content of HACARUS-X-Edge for Xilinx

HACARUS-X-Edge for Xilinx には下記のハードウェア・コンポーネントが含まれています。

以下のいずれかの解像度をサポートするDisplayPortまたはHDMI入力のモニターが必要になります。

  • 3840×2160
  • 1920×1080
  • 1280×720

WHITE PAPERS & PRODUCT MATERIALS

下部の項目をクリックしてPDFを ダウンロードし て ください

Less is More

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Company Profile

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Environmental Impacts of AI

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AI Academy

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Capturing the first ever image of a Black Hole – How Sparse Modeling made it possible

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Spectro

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Using Sparse Modeling in AI: A Human Centric, Explainable Approach

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Medical

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What Challenges Does Sparse Modeling Solve?

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Data Science Consulting

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AI モジュール

HACARUSのAI技術はモジュールと呼ばれる単一の機能を持った形式で提供されます。モジュールは特定のAI機能だけを既存のシステムに取り込むのに適しています。モジュールを組み合わせることで、より高度で複雑な課題に対応することも可能です。モジュールはクラウド経由のAPIまたは組み込み機器向けSDKとして利用できます。HACARUSでは、産業・医療分野での様々な利用シーンに対応する豊富なモジュールを用意しています。

物体検知

物体検知

カメラ動画の中から移動体や物体を検知します。

[Embedded] [Chip IP]

予測

予測

過去のデータを解析し、将来の動向や事象を予測します。

[Cloud] [Embedded] [Chip IP]

異常検知

センサーデータや生体データを解析し、異常を検知した際にアラートを通知します。

[Cloud] [Embedded] [Chip IP]

スコアリング

ユーザーの属性や履歴データを解析し、分類やランク付けを行います。

[Cloud] [Embedded]

超解像

超解像

低解像度の画像から高解像度の画像を生成します。

[Cloud] [Embedded] [Chip IP]

顔認識

顔認識

静止画やカメラ動画の中から人物の顔を認識します。

[Embedded] [Chip IP]

分類

分類

多種多様なデータを解析し、グループやカテゴリに分類します。

[Cloud] [Embedded] [Chip IP]

リコメンデーション

リコメンデーション

ユーザーの属性や履歴データを解析し、リコメンデーションを生成します。

[Cloud] [Embedded]

外観検査

外観検査

静止画やカメラ動画に対して、不具合箇所の特定を行います。

[Cloud] [Embedded]

血管狭窄判定

血管狭窄判定

MRI/MRA/CT画像に対して、血管が収縮している箇所を特定します。

[Cloud]

治療提案

治療提案

予め指定されたガイダンスや基準に従って、治療方針を提案します。

[Cloud]

病型分類

病型分類

患者のプロフィールや診断結果、生体データを解析し、病型の分類を行います。

[Cloud]

ECG

ECG

ECG(心電図データ)を解析し、異常検知や疾患発生の予測を行います。

[Cloud] [Embedded] [Chip IP]

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