【開発事例】美容系機器へ搭載するAIシステムの研究開発
国内企業H社様向け 美容機器へ搭載するAIシステムに関する研究開発
2019 – 2023年において国内企業H社様向けに美容機器へ搭載するAIシステムに関する 研究開発を実施した。 今回は既存データの中に利用できるものがないため、データの生成から行なった。 それに対してアノテーション・ツールを作成した上でアノテーションを実施した。 さらにリサーチ、モデル実装、学習・評価、モデルの軽量化、推論システムの構築まで行なった。 機器を用いる病院側のオペレーション上、画像1枚あたりに許される推論時間が数mm secであった。 これを実現するため Neural Networkのアーキテクチャを入念に検討し、超高速であるが精度が そこそこよいアーキテクチャを組み立てた。 Neural Networkのアーキテクチャ自体、軽量なものとしたが、それでもedge deviceで 推論時間を収めるには更なる軽量化が必要であった。そこでdeployする段階で pruning, distillation, quantizationを行った。これにより要求された推論時間を 満たすことができた。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
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当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。（Preffered NetworkdのchainerやGoogleのTensorflowよりも先に発表） 2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。 2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。 2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。 その後、製造業分野、医療分野、農林水産業分野などで多くのシミュレーションモデル、およびロボット・モデルを開発。 Award： 2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。