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公開日:2019.06.10 [最終更新日]2019.06.16

予測精度が従来比最大約50%向上のAIアルゴリズム「DBT-HQ」をリリースへ!

カテゴリー: AI(人工知能)のニュース

こんにちは!AI研究所の見習い研究員Chisatoです。
本日のtopicsは、、エッジAI業界において、クラウド型に近い高精度の予測を実現した自律学習型のAIアルゴリズム「DBT-HQ」をご紹介します。

エッジAIスタートアップの株式会社エイシングは、エッジAIにおいて、導入機器側でリアルタイムな自律学習が可能な独自のAIアルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー(DBT)」を提供しており、この度、高速処理を得意とする従来の「DBT-HS(High Speed)」に比べ、最大約50%の予測精度向上を実現した「DBT-HQ(High Quality)」を5月31日(金)に新たにリリースしました。

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近年、これまでクラウド上で実行されることが一般的であったAIの情報処理をエッジ側で実行する「エッジAI」への注目、そして実装への具体的なニーズが急速な高まりを見せています。

エッジAIにおけるAIアルゴリズムには、クラウド接続を必要とせず導入機器側で学習データの更新が可能な自律学習型と、クラウド接続が必要なクラウド型の2種類があります。

エイシング社は、自律学習型のAIアルゴリズム「DBT」を提供しており、従来の「DBT-HS」では導入機器単体で学習できる、かつ学習・予測処理が高速である一方、計算リソースの観点から、その精度においてはクラウド型に劣っている課題に対し研究・開発を進めてきました。
そしてこの度、クラウド型に近い高精度の予測を実現した自律学習型のAIアルゴリズム「DBT-HQ」をリリースしました。

AIアルゴリズム「DBT-HQ」概要

■従来比最大約50%※1の予測精度向上を実現

エイジング社で行った、従来型の「DBT-HS」と新たに開発した「DBT-HQ」を比較したデータ検証では、手書き英字の特徴量からアルファベットを特定する検証において、「DBT-HS」が63.0%の正解率だったのに比べ「DBT-HQ」では90.6%という高い正解率となりました。
使用するデータによって精度の差に変化はあるものの、「DBT-HQ」は「DBT-HS」に対しておおよそ10〜50%程度学習と予測の精度が向上している結果となり、自律学習型でありながら、よりクラウド型に近い予測精度を実現しました。

■自動運転車や産業機械への導入によってインダストリー4.0を推進

「DBT-HQ」は、導入機器側でのリアルタイム予測とより精度の高い予測を必要とする自動運転車や産業機械への導入に適しており、今後モビリティ業界や製造業界への実装化を中心に進めていく方針です。
またエイジングでは今後、この度の高精度の予測を可能にした「DBT-HQ」と、従来の高速処理を得意とする「DBT-HS」を提供先の導入目的や適応対象に合わせて提供していくそうです。

エイシングは、今後も顧客やパートナー企業各社と共に、独自のAIアルゴリズム「DBT」をはじめとするAI in Real-time技術を研究開発していく予定です。

第4次産業革命を牽引することで、世界の「ものづくり」を支えるエッジデバイスにおけるAI企業として、期待が高まりますね!

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AI研究所 研究スタッフ
通称:マサミ
アメリカ・サンフランシスコにある情報メディアの専門学校を卒業。大手金融会社での事務経験を経て、2016年9月よりAI研究所に入所。見習い研究員として、AI技術を日々勉強中。

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