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エイシング、ランダムフォレストの自動追加学習を可能にしたエッジAIアルゴリズム「SARF」に関する特許を取得




 エッジAIスタートアップの株式会社エイシング(本社:東京都港区、 代表取締役 CEO:出澤純一)は、 この度、 当社独自のエッジAIアルゴリズム「SARF(Self Adaptive Random Forest:サーフ)」に活用されている、 既存アルゴリズムの「ランダムフォレスト」と「決定木」を自動追加学習(オンライン学習)可能にする技術について、 特許を取得したことをお知らせします。
 この技術により、 多くの研究者や技術者、 メーカーに利用されているアルゴリズムが、 環境の変化に応じて学習データを自ら更新することができ、 新型コロナウイルスの影響で推奨される人的リソースの削減、 自動化の推進に寄与します。

 AIの活用において、 これまでクラウド上で実行されることが一般的であったAIの情報処理をエッジ※1側で実行する「エッジAI」の実装への具体的な取り組みが近年増加しています。 その要因として、 即時性や高いセキュリティが求められる環境、 「自動運転」や「工場の自動化(Factory Automation:FA)」といった注目を集めている分野において、 その需要が高まっていることが挙げられます。 また、 AI業界において代表的なアルゴリズムである「ディープラーニング」は、 予測精度も高く画像認識や音声認識などに適している一方で、 事前に学習させたデータを元に予測を行っているため、 その後の環境変化にすぐに対応できず、 変化への対応には改めて人力でデータ学習の調整作業をする必要があります。

 この度の特許技術は、 多くの研究者や技術者、 メーカーで活用されているアルゴリズム「ランダムフォレスト」や「決定木」において、 これまで実現できていなかった環境の変化に応じて学習済ネットワークを自ら更新する自動追加学習(オンライン学習)を実現したものです。 ランダムフォレストの特長である多変量・多量データ処理や高い精度、 ディープラーニングよりパラメータチューニングが少ないといった優位性を引き継ぎながら自動追加学習を可能にしました。

 この技術により、 産業用ロボットの経年劣化によるチューニングや、 エアコンの気温変化による温度・湿度の調整などを人力で行う必要がなくなります。 また、 パラメータチューニングが少ないことから初期学習モデル構築が迅速に行える上、 その後の運用時の変化にも追従できるため、 作業コストやモデルの再構築が必要かどうかといった判断コストを削減することができるため、 リソースを最適なアクションに費やすことができます。

 当社では、 社内のエッジAIアルゴリズム専門開発チーム「Algorithm Development Group(ADG)」により、 クラウドを介することなく、 導入機器単体がリアルタイムに自律学習・予測可能な独自のエッジAIアルゴリズム「AiiR(AI in Real-time)」シリーズ※2を研究・開発しています。 今後も、 “ものづくり”の国である日本の産業競争力の一翼を担うべく、 製造業の品質と生産性の両立を実現することにより、 国内外問わず、 エッジAIによる第4次産業革命をより一層推進してまいります。

株式会社エイシング


長年にわたる機械制御とAIに関する研究成果を基に2016年12月設立。 2018年8月「大学発ベンチャー表彰2018~Award for Academic Startups~」における、 経済産業大臣賞を受賞。 2018年3月「起業家万博」にて総務大臣賞、 2017年2月株式会社日本総合研究所主催 「未来2017」最終選考会 にて日本総研賞など、 数多くのベンチャーアワードを受賞。
代表取締役CEO:出澤 純一
所在地:東京都港区赤坂6丁目19番45号赤坂メルクビル1F
設立:2016年12月8日
資本金:899百万円
コーポレートサイト: https://aising.jp/

※1:産業用ロボット(FA:Factory Automation)や、 スマートフォン、 コンピュータが内蔵された自動車など、 利用者の近くにある“機器”を指す。
※2:「AiiR(AI in Real-time)」は、 エイシングが独自開発する、 導入機器側でリアルタイムな自律学習・予測が可能なAIアルゴリズムのシリーズ。 高精度、 軽量かつ自動追加学習(オンライン学習)が可能。







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