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株式会社は、プログラミング不要な組込みディープラーニングモデル構築ソリューション「DeLTA-Lite（デルタライト）」を使用する顧客からの要望を受け、組込みディープラーニングの導入検証をさらにスムーズに行うために３種類のサポートパッケージの提供を開始した。
「DeLTA-Family Support Package」詳細
ディープラーニングや「DeLTA-Lite」興味を持つ企業に向けたプラン。顧客の状況に合わせて以下３種類から選ぶ事ができる。
- DeLTA-Plan
- DeLTA-Liteクイックスタートトレーニング
- DeLTA-Liteモデル構築アドバイザ
組込みディープラーニングの導入へ向けたコンサルティングサービス
– 課題に対する組込みディープラーニングの親和性評価
– 製品化までに必要な開発検証ステップの可視化
ディープラーニングを導入検討したい方に向けた、目的設計やステップの進み方などのコンサルティングを行うプラン。
DeLTA-Liteの使い方ハンズオントレーニング
– 組込みディープラーニングの基礎習得
– 汎用データを使ったDeLTA-Liteの操作と推論結果の理解
– トレーニング画像の品質と推論モデルの関係性把握
DeLTA-Liteを初めて利用する方に向けた、ディープラーニングの基礎やモデル作成に必要な工程やノウハウを習得するプラン。
DeLTA-Liteの推論モデル可視化
– テスト結果の分析
– トレーニング画像のヒートマップ提示
– データセットの有効性検証
DeLTA-Liteを活用している方に向けた、構築中のモデルを可視化・分析し性能を上げるための方法をアドバイスするプラン。
背景
AIの国内市場規模は、技術の成熟・安全性の向上・コストの減少などにより、運輸分野における自動運転の実用化、製造分野における情報化・知能化、生活関連分野への導入などさまざまな産業分野での市場形成が進むことが予測され、2030年には約86兆円（※）へと市場が拡大することが期待されている。
その中でも特に大きな注目が集まっているディープラーニングによって、画像処理や音声処理など、いくつもの分野で劇的な精度向上が実現されてきた。
学習時にはクラウド上のGPUを使うことが一般的ですが、推論時には通信量や負荷、レイテンシの問題から、クラウドで効率的に処理できない活用事例が存在し、エッジデバイスでの推論処理の実行は重要な技術的課題となっている。
特に応答速度やネットワーク環境の制約が厳しい自動運転やスマートシティ、ロボット制御等のリアルタイムIoT系アプリケーションでは、消費電力やメモリ量を低く抑えたローエンドデバイスでの推論処理が必要となる。
LeapMindは、小さな機械やロボットなど様々なエッジデバイスでディープラーニング技術を活用してもらうため、次の3つのソリューションを提供している。
- 組込みディープラーニングの導入に必要な、データ作成、モデル構築、ハードウェア実装までを提供する「DeLTA-Family」
- ディープラーニングモデルの極小量子化、低消費電力なFPGA上での動作に必要なランタイムなどを、世界中の技術者の方にお使いいただき、当分野を発展させることを目的にオープンソース化したソフトウェアスタック「Blueoil」
- お客様に合わせてカスタムして高度な研究開発を行う共同研究
【関連リンク】
・リープマインド（LeapMind）