超解像
低解像度の画像から、より鮮明な高解像度の画像を作ります。
最小限のセットアップで
始められるエッジデバイス向けAI
HACARUS は、IoTやFPGAなどのエッジ端末向けのアプリケーション「HACARUS Edge」をカスタムメイドで提供しています。
スパースモデリングをベースにしたHACARUSのAIは、ディープラーニングベースのAIと違いビッグデータを必要としません。そのため、HACARUS Edgeはエッジデバイス外での学習サイクルや、事前の学習モデルインストールを必要とせず、最小限の準備で現場での稼働が可能。稼働後も、エッジデバイス内のチップで学習と推論を完了するため、ネットワーク接続から離れた状況下でも真価を発揮します。
負荷の軽いAI
既存端末にも組み込めるネットワーク接続は不要
スタンドアロンで学習できる事前のモデルインストール不要
すぐに現場投入できる
産業用途における様々なユースケース
データ欠損修復
50％欠損した画像から、欠損部分を修復した画像を作ります。
外観検査
わずかな正常データの学習から、異常部分を見極めます。
対応デバイスでの適用例
HACARUS Edge for FPGA
FPGAにスパースモデリングを導入するステップは以下になります。
1. PoC（概念検証）
外観検査の対象画像を決め、外観検査AIを使って、検査結果を見ながらパラメータ調整を行う。
2. フィールドテスト
HACARUS Edgeを現場に持ち込み、パラメータを微調整する。
3. 本格展開（Deployment）
HACARUS Edge for Xilinx FPGA
HACARUS Edge for Xilinxは、Xilinx FPGAベースのエッジデバイスに組込み可能です。
Xilinx FPGA向けに開発された外観検査アプリケーションは、FPGAボード、MIPIカメラ、シリアル端末で構成され、エッジでの画像収集、学習、推論を実行できます。クラウドへの接続は不要です。
HACARUS Edge for Intel FPGA
Intel®FPGA向けHACARUS Edgeには、DDRメモリ付きIntelArria®10 FPGAボード用のHACARUS独自のSC（スパースコーディング）アルゴリズムの実装が含まれています。SCアルゴリズムは、入力データのスパース表現（つまり、スパースコード）を生成します。これを学習済辞書と併用すると、データの再構築が可能になります。外部メモリへの必要なアクセスは、Avalon®MMインターフェースを介して提供されます。
インテル®HLS（高位合成）コンパイラーによるパイプラインパラレル実行アプローチを活用して、パフォーマンス向上が実現します。HACARUSのSCアルゴリズムの効率的なリソース使用により、IntelArria®10実装はローエンドFPGAデバイスにも適用でき、低パフォーマンス/コストに敏感なアプリケーションでも使用できることを示しています。
HACARUS Edge & HACARUS Check for congatec Box PC
Congatec（コンガテック ジャパン）とHACARUSが共同開発したスターターキット。GigEやUSB 3.x環境ですぐに展開して検査できます。
手のひらサイズのコンピュータ・オン・モジュールに基づいて設計され、わずか173 x 88 x 21.7mm（6.81” x 3.46” x 0.85”）の大きさです。スリムだけでなく、産業向けに長期供給可能な最新のIntel® Atom™やCeleron®プロセッサ（コード名Apollo Lake）により、卓越した性能を発揮します。小型にもかかわらず豊富な入出力を備えているため、エンドユーザの現場で多くの異なる設定が可能となるシステムです。
標準インターフェイスは、GigE Vison対応GbE x2、USB3.0/2.0 x1、USB2.0 x4、UART（RS-232） x1です。USIMソケット付きMini-PCIe x2、mSATAソケットx1、16ビットのプログラム可能なGPIOで拡張可能です。
DC電圧入力は、9V～32Vと広範囲です。