【開発事例】半導体業界でのAIモデル軽量化
半導体業界でのAIモデル軽量化
2024年3月 半導体関連会社M社に対して、AIモデルを特定のエッジデバイスに 適応させるための軽量化を行った。 特殊なデバイスに適応させるよう、軽量化を実施。今回、推論するデバイスは モデルサイズでかなりの軽量化が必要であったため、ニューラルネットのアーキテクチャの 見直しから行った。その後、特定のデバイスに適応できるよう、量子化、pruningを行った。 その結果、特定のデバイスで速度、データ容量ともに要件を満たすものが得られた。 ※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。