LeapMind、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera」を商用版として正式提供開始世界初の極小量子化技術を実用化したハードウェアとソフトウェアで、エッジAIの新しいスタンダードを目指す AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能の組込みを実現する超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera（読み方：エフィシエラ）」を、商用版として正式に提供開始したことをお知らせします。 ■「Efficiera」商用版の概要 「Efficiera」は、CNN(*1)の推論演算処理に特化した超低消費電

こんにちは、LeapMindでマーケティングを担当している坂口です。 今、AIや機械学習を活用した世の中での取り組みや事例を知ることで、自分の身の回りのどのようなことに活用できそうかを考えるきっかけや土台となるよう、昨年からはじめた AI/機械学習 NEWSのまとめ記事を今年もお届けします！ ただ、「AI」という言葉を使用しているだけ、サービスをリリースしただけといったNEWSではなく、実際に現場に組み込まれた事例や実証実験を開始したものなど具体的なNEWSを厳選してピックアップしています。（※そして特に「画像認識」がメインです。） 興味のある業界だけチェックしてもよし、全部目を通して今年を振り返るもよしです！ わかるものは各企業の関係なども入れてます。 業界ごとの活用マップもつけているのでぜひ見てみてください〜！ ■ ダイジェスト 昨年から大きく変化した部分はないですが、自動車や交通では

この記事は LeapMind Advent Calendar 2019 1 日目の記事です。 概要 オフィスの空気の質を監視したいというのは割とよくある需要だと思うのですが、手頃な製品は市販されていなさそうです。ので作ってみた、というのが本記事になります。具体的には、CO2 濃度と温度、湿度センサを取り付けたデバイスを実装し、サーバにデータを送信して可視化する IoT システムです。開発時の要件は次の通りでした。 デバイス CO2 (二酸化炭素) 濃度が測定できる 温度が測定できる 湿度が測定できる 一定期間ごとに (1 分間ごとなど) データを Wi-Fi 経由でサーバに送信できる 1 台 5000 円以下 デバイスへのプログラムのデプロイが容易である 実装が容易。電子工作初心者でも作れる 可視化 集まったデータはブラウザで時系列で可視化できる それとは別に各拠点のデータをひと目で分かる

AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一、以下「LeapMind」）は2019年10月15日にあいおいニッセイ同和損害保険株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役社長：金杉恭三、以下「あいおいニッセイ同和」）、SBIインベストメント株式会社（本社：東京都港区、代表取締役執行役員社長：川島克哉）、トヨタ自動車株式会社（本社：愛知県豊田市、代表取締役社長：豊田章男、以下「トヨタ」）、三井物産株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：安永竜夫、以下「三井物産」）［会社名・五十音順］の4社から合計約35億円のシリーズCラウンドにおける資金調達を実施したことをお知らせいたします。LeapMindはこれまでに約14.

2019年6月4日(火)〜6月7日(金) 新潟市で開催された人工知能学会全国大会(JSAI)にて2件の研究発表を行いました！　また、大会スポンサーとして出展も行いました！ 研究発表 JSAIの国際セッション「Machine Learning」にて、以下二件の学術発表を行いました。論文の概要はこちらのブログをご参照ください。 発表1 Joel Owen Nicholls, Atsunori Kanemura, “Final sample batch normalization for quantized neural networks”, 人工知能学会全国大会(JSAI), 2A4-E-2-05 (2019). [PDF] 発表の様子は次の通りです。学習のスピードや安定性についての質疑がありました。 発表2 Daria Vazhenina, Atsunori Kanemura, “Reduc

インターネット環境がなくてもエッジ(モノ側)でAIを動かせるエッジAI。AI導入時に直面する「消費電力」「コスト」「インターネット環境」などの資源や環境による制約を軽減することができます。 2019年2月27日にLeapMindが開催したEdge Deep Learning Summit（EDLS）では、エッジAI導入の事例が紹介されました。 斎藤 勝 日本航空株式会社 デジタルイノベーション推進部 部長 中岸 慶太 川崎重工業株式会社 車両カンパニー 事業開発本部 新事業推進部 新事業推進課 石田 貴行 国立研究開発法人 宇宙航空研究開発機構　研究開発部門 第一研究ユニット 研究開発員 JAL：空港という特殊環境下でAIを活かす最初に講演したのは、日本航空 斎藤 勝氏です。 先端技術として話題になっているAIを勉強するために、まずは使ってみようと始めたのが、赤ちゃん連れのハワイ旅行者をタ

LeapMind_Official @leapmind_inc #EDLS2019 開催、ついに明日に迫ってまいりました！JAL、JAXA、Microsoftなど各業界の企業様をゲストとしてお呼びし、ここでしか聞けない組込みDeep Learningの最前線をお送りします！皆様のご来場をスタッフ一同お待ちしております！！！🙋‍♀️🙋‍♂️✨ edls.leapmind.io

新年あけましておめでとうございます。徳永です。LeapMindは数ヶ月前にBlueoilという量子化ニューラルネットワークの実装をOSSをリリースしましたが、FPGAで動くと言われても正直、趣味プログラマにはちょっと敷居が高いですよね。実際にはARM用のバイナリとかx86-64用のバイナリも吐くので、FPGAボードを持ってなくても動かせるんですが、FPGAを強く押し出していることもあり、めんどくさそうな印象がついてしまっていることと思います。 この「めんどくさそう」という印象をぬぐうためには、単にPCでも動くだけじゃ、ダメなんじゃない？ 超お手軽にためせる環境が、必要なんじゃない？ そう思って、こないだの社内のハッカソンイベントでがんばりました。BlueoilはC++のコードを生成しますが、ちょっと手を加えて、emscriptenを使ってweb assemblyに変換して、ブラウザで実行で

初めまして。LeapMindのインターン生、堂園です。 昨年は人生初大学祭ミスターコンテストに出たりなど、新たなチャレンジが沢山ありました。 思い返すとエモーショナルになりますが... それはさておき、現在は主にBusiness Div.を担当しております。 Deep Learningを必死に勉強しておりますが、まだ一人では１からモデル構築ができず... ということで、誰でも簡単に組込みDeep Learningモデル構築が可能な『DeLTA-Lite』を使って、実際にモデルを作ってみます！ 今回作るモデルは『笑顔と真顔の分類』です。 前編では主に泥臭くデータセットを準備する内容をご紹介します。 まずは、大まかな作業フローをご紹介します。 ◾️画像収集 ↓ ◾️トリミング ↓ ◾️オーグメンテーション という流れで進めていきます。 1.画像収集 Deep Learningでモデル構築の際に

LeapMind、Edge Technology優秀賞を受賞した「DeLTA-Family」を組込み総合技術展「ET / IoT Technology 2018」で展示〜プログラミング不要な組込みDeep Learningモデル構築ソリューション「DeLTA-Lite」新機能デモを初公開〜 ディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下：LeapMind）は、同社の提供する組込みディープラーニングのビジネス導入を支援するトータルソリューション「DeLTA-Family（読み方：デルタファミリー）」が、2018年11月14日（水）～16日（金）パシフィコ横浜にて開催される「ET / IoT Technology 2018」の「ET / IoT Technologyア

2018年10月19日金曜日、LeapMindの主要技術である低消費電力FPGA上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」をオープンソース（OSS）化しました。 Deep Learningをあらゆるモノに適用する「Deep Learning of Things (DoT)」の世界を加速させることを目指す弊社としては、目標とする未来にまた一歩近づいたのではと思っております。 これを機に、多くの人に組込みDeep Learningを導入していただき、私たちの生活にDeep Learningがどんどん浸透していくことを望んでいる次第です。 で、 クローズドソースをオープンソースにするには、いろいろな山を越え、野を駆け、川を渡り、海に沈むなど様々な壁をのりこえる必要が 特にないです。 いや、もちろん、コーディングやOSSに到るまでには考えるのも億劫になるレベルの苦悩や乗

LeapMindの三室です。 引っ越しとか人事とか色んなことやっておりましたが、現在は主にセールス/ビジネス開発に携わっております。そんな中、考えていたことをまとめてみたいと思い、久々にブログを書くことにしました。 いきなりですが結論から言うと、下記の5つの観点が必要かなと考えています。(なんとなくDでまとめてみた 以下で説明していきます。 【ディープラーニングとか機械学習とかAI()プロジェクトでよくある状態】 数年ディープラーニング/機械学習のビジネス周りをやっておりますが、よくある状態としてはこんな感じです。 「そもそもどんなことできるかわからんですわ〜」 「ROI見えないんで、予算取れないですわ〜」 「ディープラーニングブラックボックスだから、不安ですわ〜」 「モデルはいいけどセキュリティの観点からクラウド使うの無理ですわ〜」 「まだ既存システムとのインテグレーションまで考えられて

8月31日にLeapMindで初となるカンファレンス「DeLTA TECH」を開催しました！ 100名を超える参加者にご来場いただき、大盛況のイベントとなりました。 本記事では、そのDeLTA TECHの様子をダイジェスト版でお送りします。 今回のイベントのテーマは「Industry 4.1」。 "4.1"には、第4次産業革命をコンセプトだけで終わらせず、その一歩先へ歩みを進めるという意味を込めました。 明日から使えるAIを知るカンファレンスとして、第一部では、開発・技術編として弊社エンジニアが、 弊社ソリューション群「DeLTA-Family」を支える技術やディープラーニングの圧縮に必要な根幹のコア技術について講演しました。 まず、トップバッターは、プロダクトマネージャーの安村さん。 ちなみにイベント日がたまたま誕生日でした。（めでたい） Industry 4.1を実現するためには、"D

低消費電力なSoC FPGAによる組込みDeep Learning物体検出タスクにおいて推論スピード10.5fpsを達成〜ドローンや生産ラインなど様々な分野へのディープラーニング実装をさらに加速〜 ディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、低消費電力なSoC FPGA上でのディープラーニングの物体検出タスクで推論スピード10.5fpsの性能を達成したことをお知らせします。 図の説明 ... LeapMindが作成したデモの様子。枠内に映った対象が人の顔だと認識している。パーセンテージは認識の精度を示す。fpsは、ディープラーニングの推論のスピードを示す。例えば、10.5fpsの場合、1秒間に10.5フレームを推論可能であることを示す。 現

ディープラーニングを実ビジネスに導入する際、実際の導入環境によってリアルタイム性や消費電力、スペースの広さ、インターネット環境の有無など様々な制約と向き合うことになります。 そのような制約を打破するため、小型のエッジデバイスでも認識や判断が実行できる「組込みディープラーニング」が注目を集めています。 本セミナーでは、組込みディープラーニング技術がマッチするビジネス課題について事例を中心にご紹介するほか、「DeLTA-Lite」を活用した組込みディープラーニングモデル構築の方法についてもご説明します。 さらに、個別相談会の参加者の特典として、DeLTA-Liteの2週間無料トライアルも実施可能なので、セミナー参加後すぐに自社の実ビジネスへの適用を検証することができます。この機会にぜひご参加ください！ ※「DeLTA-Lite」は、LeapMindが提供している組込みディープラーニングモデル構

ディープラーニングを実ビジネスに導入する際、実際の導入環境によってリアルタイム性や消費電力、スペースの広さ、インターネット環境の有無など様々な制約と向き合うことになります。 そのような制約を打破するため、小型のエッジデバイスでも認識や判断が実行できる「組込みディープラーニング」が注目を集めています。 本セミナーでは、組込みディープラーニング技術がマッチするビジネス課題について事例を中心にご紹介するほか、「DeLTA-Lite」を活用した組込みディープラーニングモデル構築の方法についてもご説明します。 さらに、個別相談会の参加者の特典として、DeLTA-Liteの2週間無料トライアルも実施可能なので、セミナー参加後すぐに自社の実ビジネスへの適用を検証することができます。この機会にぜひご参加ください！ ※「DeLTA-Lite」は、LeapMindが提供している組込みディープラーニングモデル構

元クラウドワークス取締役の佐々木翔平がLeapMindの取締役CFOに就任「あらゆるモノにディープラーニングの恩恵を」基盤構築と既存の枠組みにとらわれないファイナンス戦略で実現 ディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、元クラウドワークス共同創業者兼取締役CFOの佐々木 翔平が2018年９月１日付けで取締役CFOに就任することをお知らせいたします。 佐々木は大学３年次より株式会社アエリア（JASDAQ上場）でインターンとして管理部門に所属し、連結決算・開示業務を主とした経理財務業務及び、経営企画として複数の投資・買収案件のソーシングからクロージングまでを担当しました。その後アエリアに新卒で入社、引き続き経理財務及び経営企画業務に携わるとと