画像解析によりハードウェアとソフトウェアを最適化
古典的なアルゴリズムを用いた画像解析からニューラルネットワークを用いたAIベースの機能まで、当社のチームはお客様のプロジェクトに最適なハードウェアとソフトウェアを設計します。
AIによる画像解析
当社のAI画像分析サービスは、お客様のビジョンアプリケーションにAIアルゴリズムを統合するお手伝いをします。パッケージは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングから、AIモデルの最適化、ターゲットアプリケーションとの統合まで多岐にわたります。
画像データとAIモデル
当社のサービスには以下のものが含まれます。
AIモデルの検証:
AIモデルのパフォーマンスを評価するための指標(例:精度、F1スコア、ROC-AUCなど)。
交差検証の実施:AIモデルを異なるデータセットでテストし、汎化を確保する。
AIモデルの最適化:
ハイパーパラメータの最適化、適切な最適化ツール、損失関数、正則化手法の選択。
特定のユースケースに既存のAIモデルを適応させるために、転移学習や微調整などの技術を使用する。
データ準備:
データのクレンジングと準備、データの強化、正規化、特徴抽出などの前処理ステップを含む。
ターゲットアプリケーションへの展開と拡張
当社のサービスには以下が含まれます。
AIモデルの展開:
AIモデルを運用システムに展開
AIモデルを既存のソフトウェアアーキテクチャ(API、マイクロサービス)に統合し、モデルがリアルタイムまたは効率的にクエリに応答できるようにします。
AIモデルの監視と維持:
AIモデルを監視し、一貫性のある正確な予測を維持
コンセプトドリフトや新たなデータ要件が発生した場合は、AIモデルを調整または再トレーニング
AI画像解析のためのハードウェアソリューション
FPGAは、画像データのキャプチャから解析結果まで、フレームグラバーや組み込みビジョンデバイス上で直接画像データを処理することを可能にします。AIアクセラレータとNPUを統合することで、産業用PCでもCNNを使用した演算負荷の高いアプリケーションを実装できます。
AIとBaslerフレームグラバー、VisualAppletsの活用
FPGA画像処理開発環境VisualAppletsを使用すれば、TensorFlowをはじめとするサードパーティ製学習ツール上に保存されたネットワーク情報、重み設定をインポートしたうえで、規模や構造の異なるネットワークアーキテクチャーを簡単に構築できます。
サービス一覧
実装：学習済みネットワークをすでにお持ちのお客様を対象に、ネットワークと重み設定をフレームグラバーのFPGAへ転送
開発全般：ネットワークの構築・学習からFPGAへの転送をトータルにサポート
エンベデッドビジョンシステムにおけるAIの活用
コンパクトかつ低コストなAIエンベデッドビジョンシステムを構築する際には、レイテンシーの少ない高速処理に対応し、プライバシーや情報セキュリティの保護にも優れたスマートなエッジデバイスが必要になります。
サービス一覧
U-NetｍやMobileNetなどをベースにしたニューラルネットワークの開発
既存のニューラルネットワークの実装・学習
AIアクセラレーターの実装・コマンド実行
システムインテグレーション
