ソラコム、LinuxおよびLTE通信機能採用のAIカメラS+ Cameraの新モデルS+ Camera Design発売

ソラコム、LinuxおよびLTE通信機能採用のAIカメラS+ Cameraの新モデルS+ Camera Design発売

「IoTテクノロジーの民主化」を掲げるIoT企業ソラコムは12月1日、IoTカメラ「S+ Camera」の新型モデル「S+ Camera Design」の発売を開始した。従来製品の約半分にスリム化され、公共施設などに設置しても違和感のない丸みを帯びたデザインになっている。ソラコム、LinuxおよびLTE通信機能採用のAIカメラS+ Cameraの新モデルS+ Camera Design発売

「S+ Camera」シリーズは、Linuxベースの小型コンピューターとセルラー通信(LTE)を搭載したIoTカメラ。AIアルゴリズムをインストールすれば、用途に合わせたAIカメラソリューションが実現する。専用コンソールを使って映像を確認したり、AIアルゴリズムをリモートで更新するなどが可能。汎用マウントで簡単に設置が行える。

S+ Cameraは、商業施設の混雑度チェック、街中の交通量調査、電気や空調設備のモニタリング、工場や倉庫の入退室管理などに利用されているが、公共の場所で使われることを考え、厚さ5cmという、コンパクトで洗練されたパッケージに収めたのがS+ Camera Designだ。デザインは、プロダクトデザインを手がける日南とのコラボによるもの。 ソラコム、LinuxおよびLTE通信機能採用のAIカメラS+ Cameraの新モデルS+ Camera Design発売

「S+ Camera Design」の特徴は次のとおり。

  • セルラー回線標準搭載:
    データの送受信にセルラー回線を利用するため、ネットワーク環境の構築が不要
  • アルゴリズムの遠隔更新:
    エッジ処理ができ、専用のコンソールからアルゴリズムを遠隔操作で更新可能
  • かんたん設置:
    電源に接続するだけですぐに利用できる。汎用マウントを利用すれば設置も容易
  • AIアルゴリズムをインストールして独自のAIカメラソリューションを実現:
    アルゴリズムはソラコムが提供する「リファレンス アルゴリズム」(無償提供)、自社で独自に開発できる「自社開発アルゴリズム」、パートナー企業が提供する「3rd party アルゴリズム」(有償提供)のいずれかが使える。

概要

  • 外形:164×50×187mm
  • 重量:305g(本体のみ)
  • F値:2.8
  • カメラ角度調整機構:縦横斜めのいずれか一方向に調整可能(手動)
  • 内容:本体、ACアダプター(ケーブル長3m)、汎用型マグネットマウント、SORACOM特定地域向けIoT SIMカード plan-D サイズ:マイクロ(データ通信のみ)、六角レンチ(角度調整用)、IMEIシール
  • 直販価格:4万9800円(税込。送料別)

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LED一体型ネットワークカメラによる鉄道車両内のリアルタイム監視に向けMOYAIがエッジAIを開発、ギリアのAI技術を採用

凸版印刷とハイフライヤーズが位置情報・映像・バイタルデータにより保育園での園児の居場所や健康状態を可視化する実証実験

MOYAI(モヤイ)は11月19日、LED一体型ネットワークカメラ「IoTube Pro.W6」「IoTube Pro.4G」においてエッジAIを実現するための開発を、ギリア(Ghelia)のAI技術を用いて行なうことを発表した。IoTube Pro.W6は2022年4月より、またIoTube Pro.4Gは2022年6月より納品開始予定。

IoTube model Pro.シリーズは、遠隔地からのリアルタイム監視と双方向通話が可能なLED一体型製品。鉄道車両内搭載に向け各必要適合規格をすべて取得し、2020年7月に東急電鉄が導入したモデルの製品品質をベースにしたものという。魚眼カメラで撮影した動画をSDメモリーカードに保存可能なほか、通信方式は用途に合わせてWi-Fi 6とLTE/4Gの2種類から選択できる。サーモセンサー・マイク・スピーカー・煙感知センサー・温湿度センサー・3D加速度センサー・BLEビーコン・CO2センサーも搭載している。

また、エッジAI機能により、防犯カメラおよび行動解析が可能なほか、社会的弱者(車椅子・白杖・ベビーカーなど)の発見と見守りや、アフターコロナに向けた密度測定、マスク判定検知、行動分析にも利用できる。鉄道車両内での異常事態検知や非常通報ボタンとの連携、リアルタイム監視による現場状況の可視化、乗客への誘導指示といった活用を想定しており、鉄道車両内での問題発生の抑止力や有事の対応力の強化においても期待されているという。

ギリアでは、AIの社会実装で培った独自技術をベースに、「人物検出」「姿勢検出」「視線検出」など様々な利用シーンに特化したAIソリューションを提供。ギリアのAIモデルを搭載したIoTubeを利用することで、公共空間の安心安全を守るだけではなく、マーケティングや様々なソリューションへの活用が可能としている。

鉄道車両内での応用による異常事態検知では、「視線推定による異常事態感知」(複数の乗客が異常者・事態を凝視する行動)、「動線感知による異常事態感知」(複数の乗客が一定方向に逃げる行動)、「一定もしくは複数の警戒閾値を超えた場合に司令・運転士・車掌にアラートが発報」「AIによる避難者数・転倒者数の把握」などを挙げている。さらに、マイクセンサーの集音データをAIが解析し、通常騒音以外の音域、異常な足音・悲鳴・怒号などを検知するという。

鉄道車両内での応用による異常事態検知〜リアルタイム監視(イメージ)

鉄道車両内での応用による異常事態検知〜リアルタイム監視(イメージ)

このプロダクトで使用されるAI技術を開発したギリアは、「ヒトとAIの共生環境の実現」を目指して、社会や暮らしの中でAIによる能力拡張を実現し、課題解決や効率化に加えてAI技術による歓び・発見・感動体験を提供することをビジョンとするスタートアップ。同社CEOの清水亮氏が創業したUEI(2020年9月解散)とソニーコンピュータサイエンス研究所、ベンチャーキャピタルWiLが2017年に共同設立した。

NVIDIAがエッジコンピューティング向け超小型AIスーパーコンピューター「Jetson AGX Orin」を発表

NVIDIAは11月9日、ロボットや医療機器などのAIエッジコンピューティング機器に組み込める超小型の「AIスーパーコンピューター」Jetson(ジェットソン)シリーズの新世代機種「AGX Orion」(オライオン)を発表した。

前世代のAGX Xavier(ゼイビアー)とフォームファクター(100x87mm)は同じながら処理速度は6倍、200TOPS(1秒間に200兆回の命令処理が可能)という性能を誇る。NVIDIA AmpereアーキテクチャーGPUとArm Cortex-A78AE CPU、次世代の深層学習セラレーター、ビジョンアクセラレーターを搭載し、複数の並列AIアプリケーション・パイプラインにフィードできるため、高速インターフェース、高速なメモリー帯域、多彩なセンサーのサポートが可能になっている。消費電力は15W。最大でも50Wとのこと。

ソフトウェアは、NVIDIA CUDA-Xアクセラレーテッド・コンピューティング・スタック、NVIDIA JetPack SDK、クラウドネイティブな開発ワークフローを含むアプリケーション開発と最適化のための最新のNVIDIAツールが利用できる。また、トレーニング済みのNVIDIA NGCカタログもある。

またJetsonには、85万人の開発者、Jetson搭載製品を製造する6000社以上の企業からなる巨大なエコシステムがあり、センサー、キャリアボード、ハードウェア設計サービス、AIおよびシステムソフトウェア、開発者ツール、カスタムソフトウェア開発といったサービスや製品が利用できる。これにより、「かつては不可能と思われていた自律動作マシンとエッジAIアプリケーションを開発および展開できるようになる」と、NVIDIAのバイスプレジデント、ディープゥ・タッラ氏は話している。

NVIDIA Jetson AGX Orinモジュールと開発者キットの発売は、2022年第1四半期を予定している。

Jeston AGX Orionモジュール仕様

  • AI性能: 200 TOPS (INT8)
  • GPU:2048基のNVIDIA CUDAコアと64基のTensorコア搭載、NVIDIA Ampereアーキテクチャー
  • GPUの最大周波数:1GHz
  • CPU:12コア Arm Cortex A78AE v8.2 64ビットCPU 3MB L2+6MB L3
  • CPUの最大周波数:2GHz
  • DLアクセラレータ−:NVDLA v2.0×2
  • ビジョンアクセラレーター:PVA v2.0
  • メモリー:32GB 256ビットLPDDR5 204.8GB/秒
  • ストレージ:64GB eMMC 5.1
  • CSIカメラ:最大6台のカメラ(仮想チャネル経由で16台)。16レーン MIPI CSI-2。D-PHY 1.2(最大40Gbps)| C-PHY 1.1(最大164Gbps)
  • ビデオエンコード:2x 4K60 | 4x 4K30 | 8x 1080p60 | 16x 1080p30(H.265)
  • ビデオデコード:1x 8K30 | 3x 4K60 | 6x 4K30 | 12x 1080p60| 24x 1080p30(H.265)
  • UPHY:2 x8(または 1×8+2×4)、1 x4、2 x1(PCIe Gen4、ルートポート&エンドポイント)。USB 3.2×3。シングルレーンUFS
  • ネットワーキング:1GbE×1、10GbE×4
  • ディスプレイ:1x 8K60 マルチモードDP 1.4a(+MST)/eDP 1.4a/HDMI 2.1
  • その他の I/O:USB 2.0×4、4×UART、3×SPI、4×I2S、8×I2C、2×CAN、DMIC&DSPK、GPIOs
  • 消費電力:15W | 30W | 50W
  • サイズとコネクタ−:100mm×87mm、699ピンMolex Mirror Mezzコネクター、一体型熱伝導プレート

経産省とNEDOがRISC-Vを利用した自動車走行画像認識をテーマに「第5回AIエッジコンテスト」開催

経産省とNEDOがRISC-Vチップを利用した自動車走行画像認識をテーマに「第5回AIエッジコンテスト」開催
経済産業省新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)は10月25日、「第5回AIエッジコンテスト」について、SIGNATE(シグネイト)が運営するAI関連コンペティションサイトで開始したことを発表した。

これは「革新的なAIエッジコンピューティングの実現に向けた新しいアイデアの創出や、それらを担う人材の発掘・育成」を目的としたコンテスト。今回は、2020年度に実施した「第3回AIエッジコンテスト」のテーマ「自動車走行画像からの物体追跡アルゴリズムの開発」を発展させ、「RISC-V(リスク・ファイブ)搭載プラットフォームへのAIアルゴリズムの実装」をテーマとしている。つまり、第3回の開発編に対して、今回が実装編ということだ。

内容は、車両カメラで撮影した走行動画上で、予測対象となる物体(乗用車と歩行者)をバウンディングボックスで囲み、同一の物体に一意のオブジェクトIDを割り当て追跡するアルゴリズムを開発し、それをRISC-Vチップを搭載したターゲットのプラットフォームに実装するというもの。「ハードウェア・ソフトウェア(ネットワークモデルおよびシステム最適化)を含めたエッジコンピューティングを意識したハードウェアシステム開発」が課題になる。

実施期間は2021年10月18日から2022年2月15日。参加資格は特になく、個人、団体でも参加可能。参加者にはAvnet製開発ボードUltra96-V2 FPGAが提供される(書類審査必須。上限50名を予定)。これは、自費で購入して参加してもよい。参加者は、SIGNATEに会員登録を行い、コンテストページの「投稿」ボタンから物体追跡結果を投稿すると、リーダーボードに精度評価指標MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)の暫定評価がランキングで示される。最終的に、評価が0.6以上が入賞対象となる。

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クリエイティブジャパンが大学・高専生対象の「IoT・エッジAIアイデアコンテスト2021」詳細を発表

クリエイティブジャパンが大学・高専生対象の「IoT・エッジAIアイデアコンテスト2021」詳細を発表

ITソリューションやクラウドソリューションなどを手がけるクリエイティブジャパンは10月18日、日本全国の大学、高専の学生を対象としたIoTおよびエッジAIの実用化のためのアイデアコンテスト「IoT・エッジAIアイデアコンテスト2021」の詳細を発表した。このコンテストで、学生の技術教育支援を通じてエンジニア育成に貢献し、日本のIoTとエッジAIの技術発展と普及を目指すとしている。

IoT・エッジAIアイデアコンテスト2021は、クリエイティブジャパンのグループ会社であるクレスコと共同で開催される。具体的には、ソニーセミコンダクタソリューションズ製IoT用ボードコンピューター「SPRESENSE」(スプレッセンス)と、ソニーネットワークコミュニケーションズが提供するLPWA無線通信規格「ELTRES」(エルトレス)を利用した、IoTおよびエッジAIの実用化のためのアイデアを募集する。

アイデアが一次審査を通過すると、応募チームには、クリエイティブジャパン製「ELTRESアドオンボード」、最大4カ月の「ELTRES」IoTネットワークサービス、クラウド上でデータ解析できる「CLIP Viewer Lite」の無償利用、ソニーのボードコンピュータ「SPRESENSE」と拡張ボードをセットにしたIoT・エッジAI開発キットが無償で提供される(20セットを予定)。

クリエイティブジャパンが大学・高専生対象の「IoT・エッジAIアイデアコンテスト2021」詳細を発表

Spresense用ELTRESアドオンボード

これらの機材やサービスを使ってアイデアの実験を行ってYouTube動画で結果を発表し、二次審査の結果を待つという流れだ。

「IoT・エッジAIアイデアコンテスト2021」概要

  • 集内容:SPRESENSEとELTRESを利用したIoT・エッジAIの実用化を目的としたアイデア(一次審査)。優秀なアイデアの組は二次審査に進める。二次審査では、提供されたIoT・エッジAI開発キットを使ってアイデアの実現に向けた実験を実施し、その結果をYouTube動画で説明する
  • スケジュール
    アイデア募集期間:2021年11月1日〜11月30日午後8時のタイムスタンプまで
    一次審査発表:2021年12月上旬
    実験結果発表締め切り:2022年3月1日午後8時のタイムスタンプまで
    二次審査発表:2022年3月中旬
  • 参加資格:日本国内の大学、高等専門学校に在籍する学生(個人またはチーム)
  • 参加費:無料
  • 申し込み方法:申し込み情報をメールで期限までに提出(詳細を参照

賞品

  • 一次審査:一次審査を通過した20組には「ELTRESアドオンボード」、「ELTRES」と「CLIP Viewer Lite」の最大4カ月の無料利用権、「SPRESENSE」、拡張ボードを授与
  • 二次審査:最優秀3組には金賞、銀賞、銅賞が、それ以外のチームには特別賞が贈られる。
    金賞(1組):ソニー・デジタルカメラ「VLOGCAM ZV-1」
    銀賞(1組):ソニー・ワイヤレス・ノイズキャンセリング・ステレオヘッドセット「WF-1000XM4」
    銅賞(1組):ソニー・ワイヤレス・ネックバンドスピーカー「SRS-NB10」
    特別賞:ソニー・ワイヤレス・ポータブルスピーカー「SRS-XB13」

AIチップメーカーのHailoが約155億円調達、エッジデバイスにおけるAIモジュールの機会を倍増させる

世界的に半導体が不足するなか、AIチップ業界のスタートアップが、その技術に対する需要の高まりに対応するため、大規模な資金調達を発表した。スマートシティ、小売環境、産業用機器、次世代自動車システムなど、AIワークロード用にカスタマイズされたエッジデバイス用チップを製造しているHailo(ハイロ)が、シリーズCラウンドで1億3600万ドル(約155億円)を調達した。同社に近い情報筋にTechCrunchが確認したところ、今回の投資はHailoのバリュエーションを約10億ドル(約1140億円)とみているという。

このラウンドはPoalim EquityとGil Agmonが共同でリードした。Hailoの会長であるZohar Zisapel(ゾハー・ジサペル)氏、ABB Technology Ventures(ATV)、Latitude Ventures、OurCrowdの他、新たにCarasso Motors、Comasco、Shlomo Group、Talcar Corporation、Automotive Equipment(AEV)社も出資した。Halioの累計調達額は約2億2400万ドル(約255億円)になった。

約1年半前の6000万ドル(約68億円)のシリーズBに続くラウンドだ。同社は約1年前、Intel(インテル)やNVIDIA(エヌビディア)に対抗するHailo 8チップを搭載した最新のAIモジュールを発表した。

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共同創業者でCEOのOrr Danon(オア・ダノン)氏はインタビューで、最近、市場での関心が非常に高まっており、前四半期だけで、Hailoが取り組むプロジェクトの数が100件に倍増したと話した。今回のラウンドを受け、需要増加に応えて規模を拡大すると同時に、プロセッサーの用途にあわせたカスタマイズを継続する。

「現在、Hailo 8を市場に投入していますが、その効率の良さに人々は非常に喜んでいます」と同氏はいう。同社のエッジチップの独自性は、既存のリソースに適応してカスタムニューラルネットワークを動作させるよう設計されている点にある。そのため、同様のタスクを実行するためにデータセンターのコンピューターで必要とされる同等の処理能力より高速であるだけでなく、より少ないエネルギーで動作する。「私たちはこのサービスを拡大していきたいと考えています。そのために、ソフトウェアにも投資しています」と話す。

今回の資金調達は、2021年のチップ業界の複雑な状況の中で実施された。

パンデミックの影響で、一部の分野では旺盛な需要があったものの(例えば、コンシューマー環境では、活動が制限されている時期にユーザーはより良いデバイスへの乗り換えを始めた)、他の分野では活動が大幅に低下し(例えば自動運転車などの野心的なプロジェクト)、全体的に生産が大幅に減速した。

Hailoのようなエッジデバイスを扱う企業にとっては、より効率的でコスト効率の高いシステムをアピールするチャンスだ。ユーザー自身のニューラルネットワークや、TensorFlowおよびONNXなどの人気のある開発フレームワークと統合できることも後押しする。

ダノン氏によると、Hailoは自動車などの一部の分野で需要が軟化しているが、同社のビジネスの幅広さにより、全体的な需要は引き続き増加している。自動車分野は、一時期盛り上がり、その結果としてしばらく落ち込んでいたが、復調しつつある。

例えば、完全自動運転車を対象とするプロジェクトの数は減ったかもしれないが、半自動運転システムに取り組むプロジェクトはまだ数多くあり、それがHailoのビジネスにつながっていると同氏は話す。

「企業は今、現実的な展開を模索し始めており、現実的な課題に直面しています」と同氏はいう。「自動運転車に自動車専用の高速道路を走らせる必要はないかもしれませんが、それでも新しいタスクを学ぶ必要はあります」。

また、産業界や小売業界(エッジデバイスが、セキュリティシステム・自動レジ向けのコンピュータビジョンアプリケーションや、分析に使用されている)、さらには交通機関が今後もビジネスの主要な原動力となるスマートシティなどからも強い関心が寄せられているという。

投資家が同社に投資するのは、現在のビジネスのためだけでなく、今後のチャンスのためでもある。

「今後数年間で、AIは新たなビジネス価値を生み出し、これまでのユーザーエクスペリエンスを再構築する決定的な機能となるでしょう。AIベースの機能を市場に投入する能力は、企業の成功と失敗の分ける決定的要因となることが増えていきます」と語るのはMooly Eden(モーリー・イーデン)氏だ。同氏は、Intelに40年近く勤務し、直近ではイスラエル事業の社長を務めた後に退社した。現在はHailoの取締役を務める。「Hailoの革新的で超効率的なプロセッサー・アーキテクチャーは、従来のコンピューティング・ソリューションに挑戦し、新しいタイプのワークロードを処理する新しい種類のチップに対する需要増加に対応します」。

画像クレジット:Hailo

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(文:Ingrid Lunden、翻訳:Nariko Mizoguchi

ソニーのボードコンピューターSpresense向けにIoT/エッジAI開発用「ELTRESアドオンIoT開発キット」が提供開始

ソニーのボードコンピューター「Spresense」向けに税別9980円のIoT/エッジAI開発用「ELTRESアドオンIoT開発キット」が提供開始

IoT・クラウドなどのITソリューションを提供するクリエイティブジャパンは9月24日、「ELTRESアドオンIoT開発キット」を研究機関、大学・高専などの研究開発用に提供すると発表した。このキットは、ソニーセミコンダクタソリューションズが開発したIoT用ボードコンピューター「Spresense」(スプレッセンス)に追加して使用する「Spresense向けELTRESアドオン・ボード」と、アプリケーションとのAPI連携が可能なクラウドデータ解析ツール、最大4カ月間利用可能なELTRES IoTネットワークサービスがセットになっている。価格は9980円(税別)。

Spresense向けELTRESアドオン・ボードは、Spresenseに通信機能を与える拡張ボード。さらに、オプションのカメラモジュールなどの拡張基板類を追加することで、大容量のデータ分析をローカルで処理するエッジAI機能を持つIoTデバイスが構築できる。

現在、IoTでバイスを独自開発しようと思えば、設計製造だけでも数百万円はかかるとクリエイティブジャパンは話す。このキットを使うためにはSpresense(6000円程度)が別途必要になるが、それでもキットと合わせて2万円以内で済んでしまう。通信には、ソニーネットワークコミュニケーションズが提供するLPWA無線通信規格ELTRES(エルトレス)IoTネットワークサービスが使用でき、アプリケーションとAPI連携が可能なデータ解析クラウドサービス「CLIP Viewer Lite」が最大4カ月間利用できる。まずは電気通信大学で、10月からの演習で試験的に導入される。

またクリエイティブジャパンでは、このキットの提供にともない、大学と高専生を対象とした「IoT/エッジAIアイデアコンテスト」を開催するという。参加者には「ELTRESアドオンIoT開発キット」と「Spresense」がセットで提供されるとのことで、詳細は10月中旬に発表予定となっている。

一般的なAIモデルを10分の1に圧縮できるというLatent AIが約21億円調達、IoT、エッジAIへの活用に期待

およそ1年前、TechCrunchのBattlefieldコンペティションの最中に、Latent AI(レイテントAI)がひと握りの投資家たちに向けてプレゼンを行った。Latent AIはカリフォルニア州メンローパークに拠点を置く現在3歳の企業だ。同社はそのコンペティションでは勝つことができなかったが、その後他の投資家たちからの興味を惹きつけることに成功した。同社はこのたび、Future VenturesとBlackhorn Venturesが主導しBooz Allen、 Lockheed Martin、 40 North Ventures、Autotech Venturesが参加したシリーズA資金調達で、1900万ドル(約21億円)を調達した。これで同社は、合計で2250万ドル(約24億9000万円)を調達した。

支援者たちは、何に対して資金提供を行っているのだろうか?同社は、ハードウェアの制約やエッジデバイスに通常見られる安価なチップに影響を受けず、エッジAIニューラルネットワークをトレーニング、適応、展開するように設計されたソフトウェアを開発しているという。また、環境や運用状況に基づいて、電力を節約し必要なものだけを実行できる「注意メカニズム」のおかげで、精度を大幅に落とすことなく、一般的なAIモデルを10分の1に圧縮できるのだともいう。話はそこで終わらず、そのソフトウェアの利用者(エッジデバイスの開発者)が、ほぼ待ち時間ゼロですべてを実行できることを約束している(「待ち時間=レイテンシー」がゼロになるというところから会社名が来ている)。

ベテランの投資家でFuture Venturesの共同創業者のSteve Jurvetson(ステーィブ・ジャーベットソン)氏が、考えられる応用について語っている。「防犯カメラや家電製品の中で顔検出アルゴリズムがローカルに動作したり、Siri(シリ)のような音声インターフェースがネットワークに接続されていなくても瞬時に動作したりすることを考えてみてください」。

確かに、Latent AIが開発している種類の技術を必要としている市場は成長している。実際、さきほど行ったインタビューで、共同創業者でCEOのJags Kandasamy(ジャグス・カンダサミー)氏は、詳しく語ることは拒んだものの、Booz Allen(ブーズ・アレン)氏のような戦略的投資家のおかげもあって米国政府がすでに顧客であることを示唆した (2021年7月のプレスリリースに掲載されたブーズ・アレン氏のLatent AIへの投資に関する記事の中で、とある政府サービス機関のSVPが「データを収集、分析、迅速に処理する能力が米国の国防戦略の中核である」と述べている)。

また別の戦略的投資家であるLockheed Martin(ロッキード・マーティン)は、米軍の陸、海、空、宇宙、サイバー、電磁スペクトルの各ドメインにわたる状況認識を改善するために役立つAIテクノロジーを見つけることに強く焦点を当てているため、同スタートアップへの魅力を簡単に理解できる。

カンダサミー氏はまた、とあるスキーメーカーが、Google Glass(グーグルグラス)のような拡張現実ゴーグルでLatent AIの技術を使用していることについて語り、Latent AIが消費者マーケットでもチャンスを探っていることを示唆した。

もちろん、現在世界がデータ収集デバイスで溢れていること、そしてそのデータを遠くのクラウドとの間でやり取りすることなく実行可能にすることに大きな関心が寄せられていることを考えると、Latent AIと同じ目的を持つ企業やプロジェクトは多い。その中の代表的なものには、TensorFlow(テンソルフロー)のようなオープンソースツール、Xilinx(ザイリンクス)のようなハードウェアベンダー、 OctoML(オクトML)やDeeplite(ディープライト)のようなライバルのスタートアップがある。

カンダサミー氏は、それらのすべてが、何らかの形で不足しているのだと主張している。TensorFlowについては、それを利用する開発者は、本番環境へのデプロイに関してはコミュニティのサポートしか受けられないと彼はいう。世界のチップメーカーについては、彼らは自分たちのハードウェアに焦点を合わせていて、垂直統合されていないという。ではその他のライバルたちはどうだろう?彼らは、圧縮またはコンパイルのどちらかに焦点を合わせていて、両方に注意を向けてはいないとカンダサミー氏はいう。

いずれにせよ、Latent AIには、投資家が好むような裏話がある。連続起業家のカンダサミー氏は、その最後のスタートアップをAnalog Devices(アナログデバイシズ)に売却した後、2018年にSRI International(SRIインターナショナル)の客員起業家(EIR、entrepreneur in residence)となった。そこで彼はすぐに、同研究機関の技術ディレクターを10年近く務め、低電力高性能コンピューティング、コンピュータービジョン、そして機械学習を専門とするSek Chai(セック・チャイ)氏によって開発された技術に驚かされた。その後すぐに、カンダサミー氏はチャイ氏にLatent AIの創業を促し、存在する障壁を取り除き始めた。

さて、こうして新たな資金と、少数ではあるが増えつつある顧客(サブスクリプションベースでツールアクセスし最終的にはオンプレミスに展開を行う)を前にして、Latent AIに突きつけられた問は、現在の15人の体制が現在および将来のライバルに先んじるために、十分な力と速さを持っているのかということだ。

ジャーベットソン氏は、もちろん同社が良い位置にあると考えている。彼は、SRI Internationalの諮問委員会メンバーを10年以上務めており、Siriのような多くのテクノロジーが開発され、組織からスピンアウトされるのを見てきた。

「これは私が投資した唯一のものです」と彼はいう。

カテゴリー:人工知能・AI
タグ:Latent AISRI InternationalエッジAIIoT

画像クレジット:NicoElNino/Getty Images

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(文: Connie Loizos、翻訳:sako)

「はやい、やすい、巧い」エッジAIのフツパーと高速なアノテーションを提供するFastLavelが協業し国内産業のAI化推進

「はやい、やすい、巧い」エッジAIのフツパーと高速なアノテーションを提供するFastLavelが協業し国内産業のAI化を推進

AI開発に欠かせないアノテーション作業の高速化を行うFastLabel(ファストラベル)は7月29日、中⼩企業向けエッジAIシステムを提供するフツパー(Hutzper)と7月より協業し、システム連携を開始すると発表した。高速アノテーションとエッジAI技術を組合せることで、目視検査業務の効率化を目指す。

FastLabelは、AIの機械学習に用いられる「教師データ」作成に必要なアノテーション(データに関連するメタデータを埋め込む作業)の高速化を行っている。AIの産業利用では、教師データの不足や品質の低さで十分な性能が発揮できず、「実用化のボトルネック」になっているという。「AI開発を10倍速くする」をミッションとするFastLabelは、教師データの作成、分析、管理を効率化し、精度を向上させるアノテーションプラットフォーム「FastLabel」を開発・提供している。

一方、フツパーは、「はやい、やすい、巧い、AIを」をミッションに、目視検査業務を効率化する画像認識エッジAI特化型SaaS「Hutzper Insight」(フツパー・インサイト)と、画像認識AIモデル開発「Hutzper Vision」(フツパー・ビジョン)を開発・提供している。どちらも2020年設立の新しい企業だが、大手から中小まで、国内の企業に貢献している。

この協業では、両社の技術を組み合わせて、データアノテーションをエッジAIの運用オペレーションに組み込み、継続的に教師データの蓄積が可能となる機械学習基盤MLOpsを構築する。MLOpsは、機械学習用のDevOpsといった意味合いで、「機械学習」(ML。Machine Learning)とソフトウェア分野における継続的な開発手法「DevOps」を組み合わせた造語。

具体的には、フツパーの技術で認識した画像データをFastLabel側に連携し、アノテーターによるアノテーション完了後のデータをリアルタイムでフツパー側に連携するというものだ。アノテーションの難易度やデータ量に応じて、内部で処理するか、外注するか、両方を組み合わせるかが選べるという。

フツパー代表取締役CEOの大西洋氏は、「FastLabelと連携することにより、弊社のはやい・やすい・巧いAIがさらに速くなりました」と話している。今後も、エッジとクラウド間での「AIモデルの最適運用」を追究していくとのこと。

またFastLabel代表取締役CEOの鈴木健史氏は、「両者の強みを活かして製造業へのAI導入をさらに加速させていきます」と述べている。

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カテゴリー:人工知能・AI
タグ:アノテーション(用語)エッジAI(用語)エッジコンピューティング(用語)MLOps(用語)機械学習 / ML(用語)製造業(用語)DevOps(用語)FastLabel(企業・サービス)フツパー(企業)日本(国・地域)

ソニー「IMX500」採用、動線分析のリアルタイム処理も可能なエッジAIカメラ「S+ Camera Basic」高機能版登場

ソニー「IMX500」採用、動線分析のリアルタイム処理も可能なエッジAIカメラ「S+ Camera Basic」高機能版登場

「IoTテクノロジーの民主化」を目指すソラコムは6月22日、AIカメラ「S+ Camera Basic」(サープラスカメラベーシック)にAI処理機能を持つイメージセンサーを組み込んだ高性能モデル「S+ Camera Basic Smart Edition」(スマートエディション)を発表した。また6月23日には、「S+ Camera Basic」のAIアルゴリズムを開発するパートナー企業としてAI Dynamics Japan(エーアイダイナミクスジャパン)を迎えたことが明らかになった。

2020年7月に発売された「S+ Camera Basic」は、ソラコムのIoTプラットフォーム「SORACOM」を活用するAIカメラとして、商業施設の混雑度の可視化、工場や倉庫などの入退室管理、園芸施設の農作物管理などに利用されてきた。

今回発表されたスマートエディションは、ソニーセミコンダクタソリューションズ製のインテリジェントビジョンセンサー「IMX500」を搭載。そのDSP(高速演算処理装置)により、イメージセンサーにAIモデルを適用でき、高速で動く人や物の動態トラッキング、工場レーンの不良品検出など、これまでは高速処理を行う外部機器を必要としていた高速画像処理をカメラ内部で行うエッジAIカメラとなった。

またソラコムでは、「S+ Camera」で実行するAIアルゴリズムを開発するAIパートナー企業を募集しており、このほどAI Dynamics Japanについて、SORACOMプラットフォーム活用するソフトウェアやサービスなどを提供する企業「SPS認定済テクノロジーパートナー」として認証した。AI Dynamics Japanは、米国ワシントン州に本社を構えるAI Dynamics(エーアイダイナミクス)のアジア市場の総括拠点として、2020年に設立された日本法人にあたる。「AIのコンビニエンスストア」をスローガンとする同社は、「誰もがAI技術を活用できる世の中」を目指し、AI技術の普及に取り組んでいる。

「S+ Camera Basic Smart Edition」は以下の特徴を備えている。

  • セルラー回線標準搭載:データ送受信はセルラー回線を利用するため、ネットワーク環境構築の必要やデータの漏洩リスクがない。通信切断時も自動で復旧可能
  • アルゴリズムの遠隔更新:専用のコンソールからアルゴリズムを遠隔操作で更新可能。OS停止時も自動で再起動するため、現場に出向く必要がない
  • かんたん設置:電源に接続するだけで利用可能。汎用マウントも利用できる
  • 7つのサンプルアルゴリズムを無料提供:顧客が自主開発したAIアルゴリズムのほか、ソラコムが提供するサンプルアルゴリズムも利用可能。現在提供中のサンプルアルゴリズムは、定期画像送信、顔検出、顔認識(プライバシー)、差分動画、数字・文字読み取り、物体検出、物体検出(動画)となっている
  • IMX500上で高速稼働するAIモデルを利用可能:ソニーセミコンダクタソリューションズ提供の有償または無償のAIモデルを利用可能

S+ Camera Basic Smart Editionの価格は7万1280円(税込、送料別)。本体、ACアダプター、汎用型マグネットマウント、SORACOM特定地域向け IoT SIMカード「plan-D サイズ:マイクロ」(データ通信のみ)を含む。

なお、「SORACOM Mosaic」「SORACOM Inventory」「SORACOM Harvest Files」「特定地域向け IoT SIM plan-D」の月額料金が別途かかる。

予約開始は6月22日、提供開始は2021年9月初旬を予定。

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カテゴリー:IoT
タグ:IoT(用語)
インテリジェントビジョンセンサーIMX500(製品)エッジAI(用語)AI / 人工知能(用語)AI Dynamics(企業)画像解析(用語)ソラコム(企業・サービス)日本(国・地域)

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実店舗での客や従業員の動きを分析し、生産性の向上と業務の効率化に寄与するエッジAIソリューションを提供するAWL(アウル)は6月2日、シリーズBラウンドにおいて、第三者割当増資による総額20億円の資金調達を発表した。引受先は、楽天キャピタル(楽天グループCVC)をリード投資家に、i-Lab4号投資事業有限責任組合、サツドラホールディングス、中国電力。累計調達額は26億6000万円となった。

AWLのエッジAIカメラソリューションは、画像処理端末「AWLBOX」を中心に構成されている。エッジAIとは、クラウドサーバーではなく端末の近くでAI処理を行うシステムのこと。AWLBOXの場合であれば、大容量になりがちな店舗内の撮影映像データをクライド側に送る必要がなく、クラウド側には個人を特定しない形で年齢・性別などの匿名化データのみが保存される。またこれにより、来店客のプライバシーを守ると同時に、個人情報を不用意に設置企業側社内に置くことがなくなる。AWLBOXは、来店客の属性分析、売り場や商品棚への立ち寄り、商品接触などの店内行動、さらに従業員の業務や働き方を可視化して分析することで、生産性と効率性の向上に役立てることができる。

AWLBOXは、店舗にすでに設置されている防犯カメラなどを利用して画像処理を行えるので、カメラを新設する必要がほとんどない。対応するカメラは2021年5月末時点で1万500種類。同社によれば「類似サービスと比較して1/10程度の費用感での導入が可能」だという。

現在、「数百店、数千店舗を展開するチェーンストア数社」も導入を検討しているとのこと。また、宿泊施設、交通機関、工場、建設現場といったさまざまな空間でのAI解析による可視化サービスも本格的に着手している。

AWLは、2016年に設立された(当時の社名はエーアイ・トウキョウ・ラボ)、北海道大学発のスタートアップ企業。世界17カ国から映像解析、機械学習、SaaSビジネスなどに優れた人材を集め、その多様性と技術力でAIの社会実装を目指している。今回調達した資金は、AWLBOXシステムと、小規模店舗向けのAWL Lite(ライト)の新機能開発、映像解析および機械学習技術に関する研究体制の拡充強化に使われる。また、事業拡大に向けた人材採用、大規模導入に対応するオペレーション・サポート体制の強化、映像解析技術を応用した新規事業開発も進めてゆくという。

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少ない計算機資源で機械学習モデルをエッジで展開するためにDeepliteが6.6億円のシード資金を調達

機械学習アプリケーションを展開する際の問題点の1つは、高い計算能力を必要とし、コストがかかる傾向があることだ。モントリオールに拠点を置くスタートアップのDeeplite(ディープライト)は、モデル全体のサイズを縮小し、より少ないリソースのハードウェアで動作させる手段を提供することで、この状況を変えたいと考えている。

カナダ時間4月13日、同社は600万ドル(約6億6000万円)のシード資金調達を発表した。ボストンを拠点とするベンチャーキャピタルのPJCがこのラウンドを主導し、Innospark Ventures、Differential Ventures、Smart Global Holdingsが参加した。またSomel Investments、BDC Capital、Desjardins Capitalも参加している。

DeepliteのCEOで共同創業者のNick Romano(リック・ロマーノ)氏によると、同社の目標は、実行に大量の計算能力と大量のメモリを必要とし、速いペースで電力を消費する傾向のある複雑なディープニューラルネットワークを、少ないリソースでより効率的に実行できるようにすることだという。

「私たちのプラットフォームは、そうした学習モデルを新しいフォームファクターへと変換し、制約のあるエッジハードウェアに展開することができるのです」とロマーノ氏は説明する。それらのデバイスは、携帯電話やドローン、あるいはRaspberry Pi(ラズベリーパイ)のような小さなものにすることも可能だ。つまり、開発者は、現在のほとんどのケースでは不可能な手段でAIを導入することができるのだ。

同社が開発したNeutrino(ニュートリノ)というプロダクトは、モデルの展開の仕方や、モデルを全体のサイズを小さくし実運用に必要なリソースを削減するために、どの程度の圧縮を行うべきかを利用者が指定することを可能にする。基本アイデアは、極めて限られたリソースの下で、機械学習アプリケーションを実行しようというものだ。

最高製品責任で共同創業者のDavis Sawyer(デイビス・ソーヤー)氏は、同社のソリューションが活躍するのは、機械学習モデルが構築されてトレーニングが終わり、実運用の準備が整った後だという。ユーザーはモデルとデータセットを提供し、より小さなモデルをどのようにビルドするかを決めることができる。そのためには、許容範囲内で精度を多少落とす可能性もあるが、主に行われるのは、圧縮レベルの選択(すなわちどれだけモデルを小さくするか)だ。

「より安価なプロセッサーへ展開できるように、圧縮することでモデルのサイズを小さくすることができます。中には、200MBが11MBになったり、50MBが100KBになったりする事例もあります」とソーヤー氏は説明する。

PJCで今回の投資を担当しているRob May,(ロブ・メイ)氏は、チームならびに、スタートアップが開発しようとしている技術に感銘を受けたという。

「AI、特に深層学習をリソースに制約のあるデバイスに展開することは、AI人材やノウハウが乏しい業界で幅広い課題となっています。エッジAIが主要なコンピューティングパラダイムとして成長し続ける中で、Deepliteの自動化されたソフトウェアソリューションは、大きな経済的利益を生み出すでしょう」とメイ氏は声明の中で語っている。

この会社のアイデアは、モントリオールにあるインキュベーターTandemLaunch(タンデムローンチ)にルーツがある。Deepliteは2019年半ばに会社として正式に立ち上げが行われ、現在の従業員は15名だが、2021年中にその数を倍増させる予定だ。会社を創業するにあたり、創業者たちは多様性と包括性のある組織を作ることを重視していると、ロマーノ氏はいう。

彼は「私たちは、確実に多様で包括的な方法で、適切な人材を見つける戦略を採用しています。それが組織のDNAなのです」と語る。

この先可能になったときには、モントリオールとトロントに従業員同士のハブとなるオフィスを設置する予定だが、オフィスに出社する必要はない。

「私たちがすでに議論済ですが、基本的にはみんなが自由に出入りできるようにし、かつてのように大きなオフィススペースを必要とするとは考えていません。皆、自分の都合に合わせて、リモートやバーチャルで仕事をすることができるようになります」とロマーノ氏はいう。

カテゴリー:人工知能・AI
タグ:Deeplite機械学習資金調達エッジAIカナダ

画像クレジット:Andrii Shyp / Getty Images

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(文:Ron Miller、翻訳:sako)

多拠点データの一元管理・AI解析プラットフォーム「Wisbrain」を提供するUltimatrustが3.4億円調達

多拠点データの一元管理・AI解析プラットフォーム「Wisbrain」を提供するUltimatrustが3.4億円調達

多拠点データの一元管理・AI解析プラットフォーム「Wisbain」を開発・提供するUltimatrust(アルティマトラスト。旧ジーマックスメディアソリューション)は4月5日、シリーズAラウンドにおいて、第三者割当増資による総額3億4000万円の資金調達の実施を発表した。引受先は、リードインベスターのAbies Ventures Fund I、大日本印刷、山田俊一氏。

調達した資金により、工場・物流・鉄道・空港・農業など様々な分野において、高セキュリティかつ高精度のAI解析が可能な多拠点一元管理「Wisbrain AI監視カメラ」、より導入しやすい「AI-SHOT」を販売するとともに、初期投資を抑えた月額課金型料金プランの導入を促進する。1兆円近い市場規模の監視カメラ市場をターゲットに展開するという。また販売チャネル強化を目的に販売代理店の増強も目指す。

多拠点データの一元管理・AI解析プラットフォーム「Wisbrain」を提供するUltimatrustが3.4億円調達

Ultimatrustは、2015年設立以来「IoTからIoFへ~モノが繋がる時代から機能が繋がる時代へ~」をミッションとし、Wisbainを開発してきた。Wisbrainは、監視カメラなど多拠点・多デバイスからのデータを一元的に管理し、高精度AIにより解析が可能なシステムを短期間で構築できる、汎用的かつ拡張性のあるプラットフォームという。

例えば、空港や交通インフラ、複合商業施設、河川・沿岸監視、工場などの大規模施設や、拠点数やデバイス数が多く、正確性や精度が求められるような様々な分野に利用可能としている。また、各用途別のソリューションの拡充を図っているそうだ。

今回発売するWisbrain AI監視カメラは、Wisbrainプラットフォーム上で、監視カメラシステムを短期間・低価格で導入することを可能にし、導入後の保守も容易にするシステムという。

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カテゴリー:IoT
タグ:Ultimatrust(企業)AI / 人工知能(用語)エッジAI(用語)エッジコンピューティング(用語)資金調達(用語)日本(国・地域)

ワンストップでの現場実装と映像エッジAIソリューションを提供するEDGEMATRIXが約10億円を調達

ワンストップでの現場実装と映像エッジAIソリューションを提供するEDGEMATRIXが約10億円を調達

ワンストップでの現場実装と課題解決「映像エッジAIソリューション」を提供するEDGEMATRIX(エッジマトリクス)は3月23日、シリーズBラウンドにおいて、第三者割当増資による約10億円を資金調達を実施したと発表した。引受先は、NTTドコモ、清水建設、SONY INNOVATION FUND (ソニー設立のCVC)、DGベンチャーズの4社。2019年8月のシリーズAにおける約9億円を加え、累計調達額は19億円となった。

2019年4月設立のEDGEMATRIXは、「映像エッジAI」のインフラ製品からプラットフォームサービスをエンドエンドに提供し、現場実装までをワンストップで提供できる体制を整えたスタートアップ企業。

調達した資金により、高精細映像などを現場(エッジ)でリアルタイムにAI処理するデバイス「Edge AI Box」新機種追加、「EDGEMATRIXサービス」新機能開発を行い製品サービスをさらに強化する。また、スマートシティやスマートビルディングにおける各種センサーとの連携開発を行うとともに、道路・鉄道などの公共施設や医療・福祉施設を含む社会インフラへのソリューション提供拡大、製品引き合いが増えているアジア市場から海外展開を加速する。

DGEMATRIXのEdge AI Boxは、街やビルを見守るIPカメラ映像などを現場でAI処理し伝送できる屋内と屋外用小型デバイス。深層学習ベースのAIなどの高速計算処理を行うNVIDIA製GPUとWiFi・LTE・5G通信モジュールを搭載し、カメラ接続などの豊富なインターフェイスを備えている。

ワンストップでの現場実装と映像エッジAIソリューションを提供するEDGEMATRIXが約10億円を調達

EDGEMATRIXサービスは、現場設置の「Edge AI Box」からエンド・ツー・エンドで映像エッジAIを統合管理するプラットフォーム。デバイスの遠隔管理、設置場所を地図表示(マップビュー)する状態管理、現場からのAI処理済映像をブラウザーに多数同時表示する「エッジビュー」などのサービス管理、AIアプリケーションの配信・管理、パートナーが開発した汎用AIアプリケーションを選択購入できる「EDGEMATRIXストア」を提供している。

ワンストップでの現場実装と映像エッジAIソリューションを提供するEDGEMATRIXが約10億円を調達

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顧客は、ストアアプリから月額課金のAIアプリを選択するだけで「映像エッジAI」を開始可能という。また、自社でAIアプリを開発する場合は、「EDGEMATRIX Platformサービス」によりプラットフォーム機能だけを利用できる。短時間で効率的な開発を行うための技術文書や画像処理用のソフトウェア開発キット「EDGEMATRIX Stream Toolkit」も提供している。

映像エッジAIソリューションでは、現地調査に始まり、顧客からの要望に応えるカメラ、周辺機器、AIアプリケーション調達や開発、設置工事、設定調整に至る「映像エッジAI」の現場実装と課題解決をワンストップで提供する。

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アプトポッドは3月15日、シリーズCラウンドにおいて、第三者割当および融資による総額約8億円の資金調達を発表した。引受先は、DBJキャピタル、みずほ証券プリンシパルインベストメント、エムスリー、きらぼしキャピタル、SMBCベンチャーキャピタル。借入先は日本政策金融公庫。またエムスリーとは、遠隔医療・ヘルスケア分野への技術において、アプトポッドの技術の適用やサービス開発などを視野に協業を行う。

調達した資金は、以下投資・活動を行い、さらなる成長加速を目指す。

  • 急増するDX需要に向けた対応体制強化
  • 新製品開発などハードウェア事業の強化拡大
  • 遠隔医療・ヘルスケアといった新規分野進出のための研究開発
  • アプトポッドが開発したプロトコルの標準化活動など、自社プラットフォーム技術の啓蒙促進
  • アフターコロナ時代におけるグローバル展開準備

アプトポッドは、自動車分野、建機・重機・農機などの産業機械分野、ロボティクス分野を中心に産業IoTミドルウェア「intdash」(イントダッシュ)を核としたプラットフォーム製品・サービスを展開。intdashは、2018年のリリース以来、製造業を中心に約30社における50以上のDXプロジェクトで採用されているという。

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今後同社は、5G時代の高度なデータネットワーキングおよびプロセッシングの需要を見据え、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティングなどのあらゆるデータ処理ネットワークを構築するためのプロダクト開発と提供を目指している。

直近では、ハードウェア事業としてエッジコンピューティングブランド「EDGEPLANT」(エッジプラント)をリリースするなど、5G時代のDXに包括的に貢献するための総合的な製品・事業展開を行っている。

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2006年12月設立のアプトポッドは、産業IoTにおけるファストデータ(高速時系列データ)のスペシャリストとして、IoT・M2Mにおけるセンサー・ハードウェア技術、クラウド技術、グラフィカルなユーザーインターフェイス技術まで、ワンストップのテクノロジーを有するIoTソフトウェア・サービス企業。産業シーンにおける高速で大量なデータの収集、伝送、高度なリアルタイム処理、イベント処理を実現する包括的なフレームワークを提供している。

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マイクロソフトがAIをエッジで動かすハードウェアとソフトウェアの新プラットフォーム「Azure Percept」を発表

米国時間3月2日、Microsoft(マイクロソフト)はAzureのAIサービスをエッジで活用するハードウェアとソフトウェアの新しいプラットフォーム、Azure Perceptを発表した。Perceptは、デバイスを管理しAIモデルを作るためのMicrosoftのAzureクラウドツールと、同社のデバイスパートナーが製作するハードウェアを組み合わせるプラットフォームだ。物体の検出、異常の検出、棚の分析、キーワードスポッティングなどをエッジで実行するためのAIをあらゆる業種の企業が簡単に構築し実装できるようにすることを目指し、そのためにAIモデルの構築から互換性のあるハードウェアへのデプロイまでのエンド・ツー・エンドのソリューションを提供する。

スタートに弾みをつけるために、MicrosoftはビジョンのユースケースのためのインテリジェントカメラであるAzure Percept Visionのハードウェア開発キットも同日に発表した。このキットにはエッジでモデルを実行するハードウェア対応のAIモジュールが搭載されているが、クラウドにも接続される。開発キットは広く使われている80/20 Tスロットフレームアーキテクチャに対応しているので、ユーザーは現場での概念実証を実施することもできる。

Percept Visionの他、オーディオのユースケースのためのAzure Percept Audioも発表された。

Azure PerceptデバイスのTrust Platform Module、Azure Percept Vision、Azure Percept Audio(画像クレジット:Microsoft)

Microsoftのエッジ&プラットフォームグループ担当コーポレートバイスプレジデントであるRoanne Sones(ロアンヌ・ソーンズ)氏は「我々はよく使われる2種類のAIワークロードである、ビジョンとボイス、サイトとサウンドから始め、メーカーが我々の取り組みの基本を把握できるように計画を明らかにしました。しかしメーカーは実際に利用されるパターンに対応するあらゆるフォームファクターを考案できます」と述べた。

Perceptの利用者はAzureのコグニティブサービスと機械学習モデルを利用でき、Perceptデバイスは自動でAzureのIoTハブに接続される。

Microsoftによれば、半導体や装置のメーカーと連携して「Azure Perceptプラットフォーム上での動作を認証したインテリジェントなエッジデバイス」のエコシステムを構築しているという。今後数カ月の間にMicrosoftはこのプログラムに関わる他社製デバイスを認証する計画で、利用者が概念実証を実施し簡単に認証済みデバイスにデプロイできるようにすることが理想だ。

MicrosoftのAzureエッジ&プラットフォームグループのプロダクトマネージャーであるChrista St. Pierre(クリスタ・サン・ピエール)氏は「この開発キットのいずれかを使ってプロトタイプを作れば、認証済みデバイスを購入した場合に追加の作業は不要です」と述べた。

さらにサン・ピエール氏は、このプラットフォームのコンポーネントはすべてMicrosoftの「責任あるAI」の原則に従い、広範囲にわたるセキュリティのテストに合格する必要があると言及した。

Microsoft Ignite 2021

カテゴリー:ハードウェア
タグ:MicrosoftMicrosoft Ignite 2021Microsoft AzureエッジAI人工知能

画像クレジット:Microsoft

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(文:Frederic Lardinois、翻訳:Kaori Koyama)

中⼩企業向け検品・検査⼯程用エッジAIをサブスクで提供するフツパーが約1億円を資金調達

中⼩企業向け検品・検査⼯程用エッジAIをサブスクで提供するフツパーが約1億円を資金調達

中⼩企業向けエッジAIシステムを提供するフツパー(Hutzper)は1月20日、プレシリーズAラウンドにおいて、第三者割当増資による総額約1億円の資⾦調達を発表した。引受先は、ANRI、広島ベンチャーキャピタル、GA投資組合、ちゅうぎんインフィニティファンド、East Venturesの5社。

同社は、2020年4月創業時より提供している画像認識用エッジAI「Phoenix Vision」と、AI導⼊後の継続⽀援を行うシステム(SaaS)「Phoenix Insight」を展開。食品など、関⻄エリアの製造現場での検品・検査⼯程の⾃働化を中心に導⼊が進んでいるという。今回調達した資⾦は、Phoenixシリーズのさらなる機能開発や導⼊企業の拡⼤、またエンジニア職、セールス職などの採⽤強化を早急に進めていく予定。

2020年4月創業のフツパーは、「最新テクノロジーを泥臭く⺠主化する」というミッション掲げ、製造業向け画像認識エッジAIサービスをサブスクリプション形態で提供するスタートアップ。社名のフツパー(Hutzper)は、ヘブライ語の「חוצפה」(英語:Hutzpah)を基としており、日本語で近い表現は「⼤胆さ、粘り強さ」となるという。ガッツあふれる「フツパー」な創業メンバーからHutzpahのつづりをHutzperに変えて社名にしたそうだ。

フツパーの黒瀬康太氏によると、ハードウェアに関してはNVIDIAや沖電気などの汎用製品を利用。顧客の環境に合わせて採用しているという。これに同社AIを組み合わせて導入しているそうだ。

また、エッジAIに取り組む企業は同社以外にも存在しているが、AIの研究開発などに資金を集中的に投入していることから、大手顧客を対象とした高価なものになりやすいという。

黒瀬氏は、これに対して「はやい・やすい・巧い AIを。」をコンセプトとして掲げており、顧客に求められる水準を基にリーズナブルかつ現場で「使える」ものを重視しているとした。食品の外観検査など製造業における検品は人手不足が課題になっており、その解決を求めている中小企業が多いためだ。

中⼩企業向け検品・検査⼯程用エッジAIをサブスクで提供するフツパーが約1億円を資金調達

中小企業の場合多種多様な製品を手がけており、その業務に合わせて同社Phoenix Visionをカスタマイズする形で開発・導入を行っている。場合によっては、半ばフルスクラッチに近いこともある。しかしそれでも、同様のことを行っている企業およびシステムにおける価格帯の中でも安価という。黒瀬氏は「初期費用なし、またサブスクリプションモデルにより安く提供して、導入数を増やしている」と明かした。

また導入時点から人件費より安価になることを重視しているそうだ。中小企業にとって、検品業務は売り上げ増加に直接関連するものではなく、AIが関わるプロジェクトが人件費より高額となる場合、費用対効果を高めるため完全無人化などの必要が出てくる。しかし完全無人化しても、費用対効果を得るには数年がかりとなる可能性がある。

そのためフツパーは、顧客に対し「AI+人間」のハイブリッドを推奨している。例えば食品の検品の場合、従来3名で行っているのなら、AI+1名に切り替えるといった体裁だ。Phoenix Visionで高速に検品を行ってPhoenix Insightで不良品を指示し、1名の人間が取り除く作業を行うという流れを提案する。AIというとSFのようなイメージを持たれることもあるが、同社は「表計算ソフトやプレゼンソフトなどと同様に、AIもあくまで道具として使ってほしい」という。

中⼩企業向け検品・検査⼯程用エッジAIをサブスクで提供するフツパーが約1億円を資金調達

また、すでに画像認識AI技術はコモディティ化していることから、資金調達による人員増を行い、面を取りに行くこと(導⼊企業の拡⼤)を狙っている。黒瀬氏は、AIの機能よりも、SaaSのPhoenix Insight導入先において、表示方法・指示の出し方によって現場の方がどれだけ作業しやすくなるのか研究開発を進めたいとした。実際に現場に入り込まないと「良いシステム」「現場の役に立つシステム」に落とし込むのは難しいため、その分難易度は高いという。黒瀬氏は、「フツパーのR&Dは机の上ではなく、現場で行う」としていた。

同社は今後も引き続き、より多くの企業が⼿軽にAIやロボットを利⽤することで⼈⼿不⾜を解消できるような世の中を⽬指し、日本の産業や地域社会の発展に貢献していけるよう、「フツパー」の精神を持って事業拡⼤に取り組でいくという。

AI系スタートアップというと、著名企業や東京中心のイメージがあるが、同社は、製造業の多い関西や各地方の中小企業、その現場の課題解決に取り組むとしている。

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カテゴリー:人工知能・AI
タグ:AI / 人工知能(用語)エッジAI(用語)エッジコンピューティング(用語)資金調達(用語)フツパー日本(国・地域)

エッジコンピューティングのスタートアップEdgifyが6.9億円のシード資金を調達

エッジコンピューティング用のAIを開発するEdgify(エッジファイ)が、Octopus Ventures、Mangrove Capital Partners、および名前を伏せた半導体の巨人の支援を受けて、650万ドル(約6億9000万円)のシード資金を調達した。その巨人の名前は明かされていないが、TechCrunchはおそらくそれはIntel(インテル)またはQualcommInc(クアルコム)であろうと推定している。

Edgifyのテクノロジーを使うことで「エッジデバイス」(インターネットの端にデバイス)が、膨大な量のデータを解釈し、AIモデルをローカルでトレーニングし、その結果を同様のデバイス同士のネットワーク全体で共有することができるようになる。またコンピュータービジョン、自然言語処理(NLP)、音声認識、その他の形式のAIからすべてのデバイスをトレーニングすることができる。

このテクノロジーはMRI装置、コネクテッドカー、スーパーのレジ、モバイルデバイスなどのCPU、GPU、NPUを備えたあらゆるものに適用することができる。例えばEdgifyのテクノロジーは、すでにスーパーマーケットで使用されている。

EdgifyのCEOで共同創業者であるOfri Ben-Porat(オフリ・ベン=ポラット)氏は、声明の中で「Edgifyはどんな産業分野の企業に対しても、エッジデバイス上で直接ディープラーニングとマシンラーニングモデルのトレーニングを可能にします。これにより、クラウドへのデータ転送の必要性が軽減され、中央での再トレーニングの必要なしに、いつでもほぼ完全な精度を達成することができます」と語る。

同じくEdgifyの取締役会に参加するMangroveのパートナーであるHans-Jürgen Schmitz(ハンス=ユルゲン・シュミッツ)氏は「複数の産業を横断してAIの採用が急増すると考えています、その中でEdgfyは、たとえば医学や製造業などの中で長期的かつ重要な可能性を発揮できると思います」とコメントしている。

また、Octopus Venturesのパートナーでディープテック(破壊的ソリューションとなり得る最先端技術)投資家のSimon King(サイモン・キング)氏は「私たちが生きる相互接続された世界がますます多くのデータを生成するにつれて、大量の情報を処理するためにエッジのAIは、ますます重要になってきています」と付け加えた。

いわゆる「エッジコンピューティング」は、現在、ディープテックの最前線の1つと見なされているのだ。

カテゴリー:IoT
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(翻訳:sako)