LeapMindは5月25日、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「エフィシエラ」の技術を用いた新たなディープラーニングモデル「Efficiera 異常検知モデル」を開発し、6月から提供開始することを発表した。
同社によると、今回開発した「Efficiera 異常検知モデル」は、独自の技術「極小量子化技術」などを活かすことで、現場での実用に即した高セキュリティかつ運用しやすいAI外観検査を実現するとしている。
学習と推論がともにFPGA搭載小型エッジデバイス上で完結することに加え、学習が正常データのみで完了する二つの特徴によって、様々な利点を持たせたという。
たとえばクラウドAIを利用する場合と比べて、検査対象の画像をデバイス外に出す必要がないため、社外送信時に懸念される情報漏えいのリスクを低減するほか、広帯域ネットワークやクラウドサービス利用料の削減にも貢献する。
さらに学習は数十枚の正常データのみを使って数秒で完了し、多量の不良品データが不要となるほか、正常データのみで学習できるためアノテーション作業が不要となった。また、学習した不良しか検知できないというリスクを下げ、想定外の異常も検知することが可能となっている。
再学習時の動作も簡便で、AIが異常と判定した箇所をヒートマップで視覚化するため、多品種少量生産ラインでもAIエンジニアのサポートを受けることなく現場で簡単に調整できるという。
学習結果は数MBのデータに保存して後から推論に利用できるため、誤った学習のやり直しも容易だ。
同社は今回の新モデルによって、IT人材の確保が困難な企業や、広帯域ネットワークを利用できない地方に製造拠点を持つ企業においてもスムーズなAI実用化を叶え、製造業のDXを後押しするとしている。
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