【初期検討からデータ収集～実装まで、POC（概念実証）の第一歩をサポート】エッジAIコンサルテーション

詳しくはこちら クラウドやサーバに頼らずに推論をおこなうエッジAI技術 クラウドやサーバ型AIでは、大量のデータの送受信時に回線負荷による遅延が発生しやすく通信コストもかか ります。また回線につながる構造上、セキュリティリスクは避けられません。こうした課題の解決策として 今、エッジAIの導入が進んでいます。 富士ソフトの「エッジAIコンサルテーション」は、現場の機器（エッジ）のみでAI機能を使っていきたいとお 考えの技術者の方に、初期検討段階から実装までAI開発の技術サポートを提供するメニュー型コンサルテー ションです。 エッジ AI ＜低消費電力／高性能・低遅延処理／最小限のBOM ／通信コスト削減＞ ネットワーク遅延 Cloud 推論速度、処理帯域の確保 クラウドリソース／通信コスト AI 学習済モデルデータを反映 ネットワーク運用コスト CNN 推論環境 セキュリティ・・などの問題 センサー Input データ 推論 推 論 AI エッジAIの導入にお悩みでは ないですか？ お客様のエッジAI開発を、 富士ソフトのAI技術者と組み込み技術者がサポートします。

富士ソフトの提供する「 エッジ AI コンサルテーション」 エッジ AIの開発は大きく分けて、前段階の AI開発方針である目的設計および学習データの製作と、後段階の AI学習とそのエッジ AI化の２段階で構成されます。 「エッジ AIコンサルテーション」では、当社の AI技術者と組み込み技術者が各段階に応じた適正な作業や最適 な選択をサポートし、お客様の効果的な AI開発を実現します。 ・有効な要件の絞り込み ・運用環境の想定 ・異常・重複データの ・推論精度に沿った ・信頼性優先 ・FPGA：学習済モデル ・効率的な導入方法 ・画像サイズ・解像度の 排除 ネットワーク構成 →FPGA のC言語化・高位合成 推定 ・学習前の事前画像 ・精度・処理速度の ・精度優先 ・GPU：ニューラルネッ ・汎化性能を考慮し 処理 バランスを考慮 →GPU トワーク最適化と推論 たバリエーション ・ルールベースのアノテー ・最適化のためのパラ ・NNの柔軟性優先 エンジン生成 ション メータ調整 →プロセッサ ・プロセッサ：学習済 ・人力アノテーション モデルの変換と実行バ ・データ水増し イナリ生成 学習データの質と量は、エッジ AI開発において エッジ AIでは計算リソースに制約があるため、 特に重要な要素です。利用シーンが特定の状況 様々な手法でニューラルネットワークの軽量化 や対象に特化されていることが多く、特徴量が を行います。制約範囲内で推論に特化した実装 際立つデータを自前で用意する必要があります。 を行うため、目的に合ったプラットフォームを 選択する必要があります。 AI処理の内容、対象の画像データサンプルの提 供可否、条件・用途・精度目標など AIのモデルについてヒアリング、各デバイスへ の実装可否を検討し、レポート サンプルデータを基にした学習データモデル製 作・DNN学習収束確認 実際に学習を実施し、評価可能なエッジ AIの作 成をサポート お客様が収集・アノテーションされた学習データ の有効性を検証 コードサイズの圧縮、精度や速度の向上など、AI の完成度を高める各種最適化をサポート ※本印刷物に記載の内容および製品・サービスの仕様は、予告なく変更する場合があります。 ※記載されている社名および製品名は、各社の商標または登録商標です。 ©2018 FUJISOFT INCORPORATED. All rights reserved. www.fsi.co.jp 0120-593-111 受付時間9：00 ～ 17：00（土・日・祝除く） 富士ソフト 組み込み製品 2018 Nov / rev1.2 お問合せ窓口：et-solution@fsi.co.jp 組み込みWEBサイト：www.fsi-embedded.jp 富士ソフト　エッジAI 検索