NPU不要！既存マイコンで機械学習推定。32KB〜の軽量実装で低遅延・低消費電力・オフラインなエッジ判定を実現します。
PC上で構築した機械学習アルゴリズムを、CPU・メモリ・リアルタイム性などの制約を考慮しながら、ベアメタル／RTOS環境へ実装し、マイコン上での推定を実現する開発支援ソリューションです。 既存の組込システムに、軽量な機械学習による認識・判定機能を付加することができます。 【本ソリューションの強み】 ■AI専用ハードウェア不要 SVM(SVC)などの軽量な分類器を用いることで、NPUやGPUを搭載しない一般的な既存マイコン（MCU）へ搭載可能。ハードウェアの追加コストを抑えられます。 ■エッジ処理による高いリアルタイム性・信頼性 通信なしでその場判定（数ms〜数十ms）が可能なため、ネットワーク遅延のない「低遅延」、通信環境に依存しない「オフライン動作」、センサ情報を外部へ送信しない「プライバシー保護」、常時高スペックCPUを回さない「低消費電力」を実現します。 ■現場に合わせた多様な認識・判定 画像、振動、音、電流、温度などのデータから最適な特徴量を選定・学習し、多様な産業用途のエッジ判定機能を実現します。
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基本情報
【主な仕様・特長】 ■必要メモリ容量：32KB〜（限られたRAM/ROMリソースで動作可能） ■判定速度：数ms ～ 数十ms（使用マイコンの性能に依存） ■演算方式・対応機能： ・量子化対応（FPU無しのマイコンでも処理可能） ・静的メモリ領域での処理に対応 ・線形カーネル採用により計算量や実行時間を見積もりやすい設計 ■実装形態： ・ベアメタル環境：OSやLinuxを前提とせずファームウェアとして実装可能 ・RTOS環境：リアルタイムOSのタスクとして周期処理へ組み込み可能 ■分類器（アルゴリズム）： ・SVM（SVC）等の軽量分類器を採用（NPU/GPU依存なし） ■対応入力（特徴量）： ・画像、振動、音、電流、温度 などの各種センサデータ
価格情報
ご要件、対象マイコン、アルゴリズム構成、開発範囲に応じてお見積りいたします。お気軽にお問い合わせください。
納期
※開発規模やご要件により異なりますので、お気軽にお問合せください。
用途／実績例
クラウドAIへのデータ送信が困難な「低遅延・オフライン・低消費電力・プライバシー保護」が求められる産業・組込分野全般でご活用いただけます。 【主な想定用途・応用例】 ■機器の異常検知・予防保全 ・振動・異音データ解析による産業用モーターや製造装置の故障予兆検知 ・電流・温度変化の監視による設備異常の早期判定 ■エッジでの状態判定・識別 ・カメラ画像を用いた製品の外観検査・簡易分類（ネットワーク非接続の現場向け） ・各種センサ（音・電流・温度）を組み合わせた状態識別・センサフュージョン ■既存製品へのAI機能追加 ・すでに設置・稼働している既存マイコン機器へ、大幅なハード変更なしで判定機能を付加
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企業情報
1984年の創立以来、私共はエレクトロニクス技術とコンピュータ技術および、その複合技術を生かし、情報社会に貢献して参りました。お客さまの期持に応えるべく品質マネジメント・システムの継続的改善を行い、「研究開発型企業」として日々 新しい技術の習得に努めて、より付加価値の高い製品やシステム開発を行っております。また、グローバルな視野に立って人材活用に努め、豊かな想像力と冒険心を持った人材の育成にも力を注いでおります。 21世紀を迎え、我々の目指すマルチメデイア社会において、そのコアとなる人の想像力は無限大です。人の思いを紡ぎあげ形にするコンピュータ。そのコンピュータもまた、人の想像力を超精密に編みあげ、設計・開発された「知の結晶」であります。 ＮＤＲは技術力・情報力を高め、常に時代の要請に応えるべく、有機的に変革していくエネルギーを持ち続けます。
