AIモデル開発時の課題
AIモデルを開発する際に、AIモデルの精度低下やハードウェアコストの増加、動作速度の低下という課題でお悩みの方は多いのではないでしょうか。
特に、行動分析や異常検知などの時系列データを入力するAIモデルでは、時系列データそのものが非常に大きくなる場合があり、データをそのまま入力すると重いAIモデルがますます重くなってしまいます。
当社独自のアルゴリズムで構築した次元圧縮AIエンジンによる課題解決
富士ソフトは独自のアルゴリズムで次元圧縮AIエンジンを構築し、AIモデル開発の課題を解決しています。
時系列データの中から人間には見つけられない、関連性や規則性を高い精度で発見し、重要なデータのみを抽出できます。このため、前述のような精度や動作速度の低下など、AI開発における課題を解決できます。
次元圧縮AIエンジン導入により期待される効果
- AIモデルの精度向上
時系列データを使用したAIモデルの精度が上がらない原因の一つとして、時系列データが大量であるがゆえに、必要のない情報まで学習しているケースが考えられます。次元圧縮AIエンジンは、重要度の高いデータのみを発見できますので、AIモデルの精度を向上させることが可能です。
また、学習時間の短縮やパラメータ調整を容易にするなど、扱いやすいAIシステムへの改善も期待できます。
- ハードウェアコストの削減
AIモデルが大きくなりすぎると、処理能力に応じたハードウェアが必要になります。しかしながら、次元圧縮AIエンジンを用いることで、必要のない情報を省略でき、AIモデルを軽量化できます。これにより、安価なハードウェアでも動作可能なAIモデルを構築できます。
- 実時間での推論
AIモデルの学習時にはデータ量が多く、推論にも多くの時間がかかります。しかし、次元圧縮AIエンジンを用いることで、データ量を抑えることができ、結果的に実時間での推論を実現できます。
次元圧縮AIエンジンが非常に軽量でデータ量を抑えられることから、エッジAI化も実現しやすくなります。
次元圧縮AIエンジンの利用シーン
次元圧縮AIエンジンの利用シーンは、運転者のわき見運転検知や感情推定、工場作業者の異常行動検知など多岐にわたります。
特に、処理能力の低いデバイスでも微細な表情や動きの変化から、複雑な感情の推定や次の行動の推測が可能であるため、小型化が求められる車載機器、ウェアラブル端末などのエッジ端末での利用に向いています。
簡単な導入方法
次元圧縮AIエンジンは、AIモデル開発経験がある方であれば簡単に導入でき、パラメータ設定などの複雑な作業は必要ありません。直接、時系列データを次元圧縮AIエンジンに入力するか、AIモデルを前段AIと後段AIの間に組み込むことも可能です。
今回は、次元圧縮AIエンジンについてご紹介しました。
AIモデルの開発においては、精度やハードウェアコスト、動作速度などの課題に直面することがありますが、次元圧縮AIエンジンを導入することでこれらの課題を解決できます。利用シーンも多岐にわたります。AIモデルの開発に取り組まれる場合は、ぜひ次元圧縮AIエンジンの活用をご検討ください。
※次元圧縮AIエンジンは、システムの規模や処理速度など諸条件によって、実現できない場合もございます。
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次元圧縮AIエンジン
