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エッジAIエンジニアリングサービス

リアルタイム性やセキュリティなどのニーズから、クラウドからエッジにAIを実装したいお客さまに対し、既存のAIモデル・アルゴリズムの最適なエッジへの実装を支援します。

エッジAI化(最適なエッジデバイスへの実装)を支援

エッジAI化は、リアルタイム性の向上やセキュリティ強化、ネットワーク・クラウドへの負荷軽減など、多くの効果が期待されます。
一方で、エッジへのAIモデル実装には、さまざまな制約条件を満たす検討が必要であり、実装の最適化は課題となっています。

当社は、さまざまな制約条件を満たす最適なエッジデバイスの選択・提案を行うとともに、エッジへの実装を支援します。

エッジAIエンジニアリングサービス

デバイス選定 開発・評価・使いこなし
AIアルゴリズムの解析 最適なHW/SW構成の検討 選定デバイスに対応した開発・チューニング

さまざまな制約条件を満たすデバイス選定・実装最適化を実現

最適なエッジデバイスの選定の概要:幅広いデバイス・コンパイラ/開発ツール群の選択肢(デバイス(CPU、GPU、AIチップ、FPGA、ASIC)、コンパイラ(LLVM、NVCC、HIPCC、OpenCL-JIT)、抽象化層(ONNX、CUDA、ROCm、SYCL、OpenCL))の中から、さまざまな制約条件(性能、消費電力、推論精度、実装サイズ、コスト、供給性)満たす最適なデバイスを選定

主な実績

顧客要望:

製品の市場競争力強化を図るため、リアルタイム制御・低遅延・帯域効率を考え、従来のクラウド上でのAI活用から、
エッジへAI(製品)へAIを実装させたい(推論精度・消費電力の維持、処理性能の向上)

実装化における顧客課題:

当社サービスで実現した内容:

当社の対応の概要:【Before】クラウドでのAI活用→制約条件を満たすデバイスの検証・選定、チューニング(AIモデル解析・変換・評価)→【After】エッジへのAI実装(最適デバイス(専用チップ))。クラウド(GPU)との比較:・消費電力 GPU比60%、・処理性能 GPU比25倍(wあたり)

ユースケース

(1)現場作業支援

(1)現場作業支援
保守・修理作業の効率化、作業品質向上・平準化(熟練者のスキル継承)、安全確保

  *
VLM(Visual-Language Model):画像や動画といった視覚情報とテキストで表される言語情報を統合的に処理するAIモデル

(2)装置障害の予兆検出(予防保全)、生産効率向上

(2)装置障害の予兆検出(予防保全)、生産効率向上
各種センサーデータなどを用いた装置の状態識別により、障害や品質低下を防止

(3)自動運転支援

(3)自動運転支援
車載カメラシステムなどによるドライバー自動運転支援

そのほか、幅広い分野・業種でのエッジAI活用に向けて、AIモデルのエッジ実装最適化を支援します(一例)

分野・業種 分類 活用例
製造業・工場 DX・自動化 画像認識による外観検査の自動化(欠陥・異物検出)
DX・自動化 協働ロボットの衝突回避・動作最適化
ヘルスケア・医療 画像解析 診断・治療装置(内視鏡など)の病変候補アラートなどの診断支援
バイオ 画像解析 組織・細胞などの成分分布イメージング、装置制御
自動車・モビリティ 運行最適化 車載端末での燃費・運転挙動解析によるエネマネ最適化
エネルギー 遠隔監視 変電・太陽光設備の監視、山間部・洋上設備の異常検知
物流・倉庫 安全監視 倉庫内の人とフォークリフト・AMRの衝突リスク検知、ルート最適化
農業 自動運転 農機の自律走行・ルート最適化
建設・インフラ 安全監視 重機周辺の人・障害物検知・制御、橋梁・トンネルなど異常検知
金融 異常検知 ATM・カード決済不正検知、トランザクション監視の分散・前処理

エンジニアリング分野

  • ハードウェア

  • ソフトウェア

  • クラウド

  • メカトロニクス

  • 機能安全

  • サイバーセキュリティ

  • ドキュメント作成支援