東芝情報システムの製品ラインアップ

こんなお困りごと、ございませんか？ ● センサーデータや3次元データの処理に時間がかかる ● 予測精度を上げると処理が遅くなる ● リアルタイム性が求められる装置でAIが使えない 　　　　　　　　　　　　　▼ 当社の超高速・高精度AI予測技術「RealtimeForesight」におまかせください！ ―― 特長 ――――――――――――――――――――――― ◆ 独自アルゴリズムにより、高速処理と高精度予測を両立 ◆ リアルタイム処理が可能な小規模AIモデル ◆ エッジデバイスやFPGAへの実装が容 ――――――――――――――――――――――――――――― RealtimeForesightは、時系列で変化していく3次元データを、AI技術を活用して予測する技術です。

DNNモデル開発の性能やコストでこんなお悩みありませんか？ ● 処理速度を上げると推論精度が落ちてしまう ● ターゲット環境（エッジデバイス）では高速化の効果が出ない ● 手作業でモデル修正・計測・評価を繰り返し、工数／期間が膨らむ ● メモリが少ない組込みデバイスに合わせた最適化が難しい 　　　　　　　　　　　　　▼ 独自のニューラル・アーキテクチャ自動探索技術で、精度を維持しながら処理時間を短縮 「DNN高速化サービス」におまかせください！ ――― 特長 ―――――――――――――――――――― ◆ 精度を維持したまま高速化 ◆ 短期間で最適モデルを提供 ◆ 組込み・エッジ向けに最適化 ―――――――――――――――――――――――――― DNN高速化サービスは、お客様のDNNモデルから修正モデルを多数生成し、精度・性能を満たすDNNモデルを探索します。 独自の自動化や予測技術の活用により、短期間で最適なDNNモデルを探索できます。 ※DNN：Deep Neural Network

組込み・車載・ロボティクス分野のシステムで「教師データ作成」の課題はありませんか？ ● 教師データ作成に手間とコストがかかり、開発が進まない ● 手作業によるアノテーションで品質にバラつきが出る ● 大量の教師データが必要だが、人手では対応できない ● PoCや検証を加速したいが、データ準備がボトルネックになっている 　　　　　　　　　　　▼ 自動アノテーションサービスにおまかせください！ ―― 特長 ――――――――――――――――――――――― ◆ 独自AI技術により、少量の教師例から高精度な教師データを自動生成 ◆ セマンティックセグメンテーションやバウンディングボックスに対応 ◆ 短時間で大量の教師データを作成し、AI開発期間を大幅に短縮 ――――――――――――――――――――――――――――― 自動アノテーションサービスは、お客様の教示仕様に基づいた少量の学習データセットと教師対象画像データをお預りして、東芝情報システム独自のAI技術を用いたツールを使い、画像アノテーション用の高精度な教師データを短期間で大量に提供するエンジニアリングサービスです。

■このようなお悩みはありませんか？ ・波形異常を検出しても原因分析に時間がかかる ・評価担当者によって判断や対応が異なる ・若手技術者への技術継承が進まない ・評価業務の工数を削減したい ・AIを活用して品質向上を図りたい ■こうした課題をWaveform insightが解決します！ Waveform insightは、波形判定AI「Waveform meister」と連携し、異常波形に対して 　✓どこが異常なのか 　✓何が原因として考えられるのか 　✓どのような対応が有効なのか をAIが提示するツールです。 単なる合否判定にとどまらず、原因分析や対策検討まで支援することで、技術者の判断をサポートします。

深度センサ、VR、タッチパネルなど、リアルタイム性が求められるシステムでは「処理遅延」と「予測精度」の両立が大きな課題となります。 RealtimeForesightは、当社独自のAIアルゴリズムにより、この課題を解決する次世代予測技術です。 時系列で変化する3次元データを高速かつ高精度に予測し、遅延の低減やノイズ除去、特徴量の鮮鋭化を実現。エッジデバイスやFPGAへの実装にも適しており、様々な産業分野への展開が可能です。 このような課題はありませんか？ ・センサデータの処理遅延を低減したい ・AIの予測精度を維持しながら処理速度を向上したい ・エッジAIとして組込み可能な軽量アルゴリズムを探している ・ToFセンサや深度センサのノイズを低減したい ・FPGAへAI技術を実装したい ・リアルタイム性が求められるシステムの応答性能を向上したい ■これらの課題解決を支援するRealtimeForesightの特長 ✓高速処理と高精度予測を両立する独自アルゴリズム ✓リアルタイム予測による遅延低減 ✓エッジデバイス・FPGA実装に適した軽量設計 ✓ノイズ低減と認識精度向上

■こんな課題はありませんか？ ・DNNモデルの処理時間が長く、リアルタイム処理が難しい ・エッジデバイスへの実装に向けて、モデルを軽量化・高速化したい ・高速化によって画像認識精度が低下することは避けたい ・モデルの修正、計測、評価に多くの工数がかかっている ・最適なDNNモデルを人手で探すことに限界を感じている ・AI開発の期間を短縮し、製品やサービスの市場投入を早めたい ・目標とする認識精度と処理性能を両立できるモデルが見つからない 当社のDNN高速化サービスはDNNモデルの精度を維持しながら、画像任しい処理の高速化を支援します。 ■DNN高速化サービスの特徴 ✓認識精度を維持しながらDNNモデルを高速化 ✓多数のDNNモデルを自動生成・選別 ✓モデル改善にかかる開発期間・工数を削減

■こんなお悩みはありませんか？ ・AI開発用の教師データ作成に時間がかかる ・アノテーション作業の人手不足に悩んでいる ・外注費用が高く、大量データ作成が難しい ・セマンティックセグメンテーション用データを効率よく作りたい ・物体検出（バウンディングボックス）の作業負荷を減らしたい ・自動運転・製造業向けAIの学習データが不足している ・AIモデルの精度向上に必要な教師データを短期間で準備したい ・AI開発プロジェクトの期間を短縮したい そのお悩み、自動アノテーションサービスが解決します！ 本サービスは、お客様の教師仕様に基づいた学習データセットと教師対象画像データをお預かりし、AIによって高精度な教師データを自動作成するサービスです。 ■自動アノテーションサービスの特徴 ✓AIが教師データを自動生成 ✓セマンティックセグメンテーションと物体検出に対応 ✓高精度かつ大量作成が可能 ✓AI開発期間を短縮

組込み・車載・ロボティクス分野のシステムでこのような「最適化・判断」の課題はありませんか？ ● 組合せが複雑で、最適な判断をリアルタイムに出せない ● 計算に時間がかかり、制御遅延や性能低下が発生している ● 高精度な最適化を行いたいが、サーバやクラウドは使えない ● 組込み環境では最適化処理が重く、実装を断念している 　　　　　　　　　　　　　▼ 組込み向け組合せ最適化ソリューションにおまかせください！ ――特長――――――――――――――――――― ◆ 量子インスパイアード最適化技術により、組合せ最適化問題の良解を高速に算出 ◆ 低遅延・リアルタイム処理による制御・判断の高速化に貢献 ◆ FPGA・GPUなど多様なハードウェアに対応し、組込み環境へ実装可能 ――――――――――――――――――――――― 東芝独自の量子インスパイアード最適化技術を活用した、組込み機器向けの組合せ最適化ソリューションです。 車載機器、産業機器、ロボットなどの組込み機器において、割当て・経路探索・マッチングなどの組合せ最適化問題を エッジで高速かつセキュアに処理することができます。

組込みシステムにおける組合せ最適化問題は、制御精度にも影響する重要な課題です。 東芝情報システムでは、東芝独自の量子インスパイアード最適化技術を活用した、組込み向け組合せ最適化ソリューションを提供します。 組合せ最適化問題の良解を高速に算出するとともに、多様なハードウェアでの並列処理に対応。さらに、組込み環境で処理することで低遅延かつセキュアな環境の実現を支援します。 ■こんな課題はありませんか？ ・組合せ最適化問題を高速に処理したい ・組込み機器の限られたリソースで最適化処理を行いたい ・ハードウェアの制約が厳しく、十分なパフォーマンスが得られない ・リアルタイムな意思決定・制御につながる処理を実現したい ・オンライン接続環境に依存せず処理したい ・組込みシステムで低遅延な処理環境を実現したい ・セキュアな環境で最適化処理を行いたい ・FPGAなどを活用した最適化処理を検討している ■その課題に、組込み向け組合せ最適化ソリューションをご提案します！ ✓組合せ最適化問題の良解を高速に算出 ✓多様なハードウェアで並列化処理可能 ✓低遅延・セキュアな環境を実現