調査会社ABI Researchは2024年2月14日（米国時間）、RISC-VアーキテクチャがエッジAI（人工知能）ワークロードに対応し始めており、この傾向は今後10年続くとの予測を発表した。RISC-Vの出荷個数は2030年までに1億2900万個に達するとしている。 これらの予測は、ABI Researchによるレポート「RISC-V for Edge AI Applications」に基づくものだ。同レポートは、広範な一次インタビューを通じて、RISC-Vの市場動向などを分析している。 ABI Researchのインダストリーアナリストであるポール・シェル氏は「RISC-Vは、特定のワークロードに対応できる柔軟性とスケーラビリティを備えており、その魅力を高めている。RISC-V Internationalはエコシステムを熱心に推進、育成しており、Google、MediaTek、Int

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、マサチューセッツ工科大学発のスタートアップ企業Liquid AIとエッジAIソリューションの開発を目的とした協業を開始した。 伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は2024年2月21日、マサチューセッツ工科大学発のスタートアップ企業Liquid AIとエッジAI（人工知能）ソリューションの開発を目的とした協業を開始したと発表した。 この取り組みでは、「Liquid Neural Network（LNN）」技術に基づいてLiquid AIが開発したAIを活用する。LNNは、少ない処理能力でも順応性の高いML（機械学習）を可能にする技術で、これによりエッジデバイスでの処理性能の向上を目指す。 従来のMLモデルでは約10万個のニューロンを必要とする計算を、LNNでは19個のニューロン数で算出し、同等の結果が得られる。エッジデバイスや小型コンピュータでの

「JetsonよりエッジAIに最適」、ルネサスが最新AIアクセラレータ搭載MPUを発売：人工知能ニュース（1/2 ページ） ルネサス エレクトロニクスは、新世代のAIアクセラレータ「DRP-AI3」を搭載し、消費電力1W当たりのAI処理性能で表される電力効率で従来比10倍となる10TOPS/Wを実現した「RZ-V2H」を発売する。 ルネサス エレクトロニクスは2024年2月29日、新世代のAI（人工知能）アクセラレータ「DRP-AI3」を搭載し、消費電力1W当たりのAI処理性能で表される電力効率で従来比10倍となる10TOPS/Wを実現した「RZ/V2H」を発売すると発表した。同月開催の「ISSCC（International Solid-State Circuits Conference） 2024」で発表した最大130TOPSのAI処理性能を持つAIアクセラレータを用いており、ISSC

Kapper@Linuxガジェヲタ＆異世界小説家＆電子工作大好き @kapper1224 CPUでStable diffusionが３分ちょっとかかるので、ラズパイ4も対応しているFastSDCPUを入れたら50秒になったw OpenVINOとか入っているらしい。AMDのCPUだけどw ターミナル画面左側が普通のSD、右側がFastSDCPU これだけ速度差があるとありがたい github.com/rupeshs/fastsd… pic.twitter.com/zflPRbldt4 2024-01-20 21:08:00

コンテックは2023年7月18日、NVIDIA製「Jetson Orin」モジュール搭載の産業用エッジAI（人工知能）コンピュータ「DX-U2000」シリーズを発表した。「Jetson Orin Nano」「Jetson Orin NX」を搭載した合計24モデルを、同月からオープン価格で販売する。 同シリーズのうち、Jetson Orin Nano搭載機の「DX-U2100」には、4GBおよび8GBモデルがあり、Jetson Orin NX搭載機「DX-U2200」には、8GBおよび16GBモデルがある。NVMeストレージ（256GB、512GB、1TB）を標準搭載し、画像検査や予兆保全などのAI推論処理エッジコンピューティングに適している。 LTE SIMフリー通信モジュール搭載モデルでは、4G LTE Cat.4通信が可能。また、Gigabit LANポート4つを備え、カメラからの映像

When Meta released LLaMA back in February, many of us were excited to see a high-quality Large Language Model (LLM) become available for public access. Many of us who signed up however, had difficulties getting LLaMA to run on our edge and personal computer devices. One month ago, Georgi Gerganov started the llama.cpp project to provide a solution to this, and since then his project has been one o

最小のAIハード「エッジデバイス」の選び方　SBC、FPGA、産業用組み込みPCを解説（1/2 ページ） 2012年、カナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン教授らが、画像認識コンペでディープラーニングの威力を示したことで、第3次AIブームが巻き起こった。AIはその後も予想を超える速度で進化し、今では「Midjourney」や「ChatGPT」といった生成系AIが、さまざまなシーンで活用されるようになっている。 こうしたAIの急速な発展を支えているのが、AI演算を効率良く実行できるAIハードだ。一口にAIハードといっても、スパコンからエッジまでさまざまな製品があり、用途によって最適な製品が異なる。そこでこの特集では3回に分けて、用途別にAIハードの選び方を解説したい。 エッジデバイスの「エッジ」ってどういう意味？ 第1回は、AIハードの中でも1番小さなハードであるエッジデバイスを取り上げ

Idein、アイシンが開発するエッジAIカメラ「ai cast」にエッジAI技術を提供「Hailo-8™」活用の独自技術で、AIカメラの性能100倍以上の向上を実現 国内シェア2年連続No.1のエッジAIプラットフォーム「Actcast」を運営するIdein株式会社（読み：イデイン、本社：東京都千代田区、代表取締役：中村 晃一）は、株式会社アイシン（本社：愛知県刈谷市、取締役社長：吉田 守孝）が開発するエッジAIカメラ「ai cast（読み：アイ キャスト）※商標出願中」に技術協力したことをお知らせします。 2月中旬より、当社ホームページにて「ai cast」の予約受付を開始いたします。「ai cast」は「Actcast」と連携しているため、様々なAI機能をすぐにお使いいただけます。また、オプションとして簡易ダッシュボード機能も合わせてご提供可能なため、現場への迅速な導入と運用を強力に支

エッジAIスタートアップのIdeinは、新製品となるAIカメラ「AI Cast」を発表した。ハードウェアの開発と製造はアイシンが担当し、2.5Wの低消費電力ながら26TOPSのAI処理性能を持つAIチップを搭載している。 エッジAI（人工知能）スタートアップのIdeinは2023年2月7日、オンラインで会見を開き、新製品となるAIカメラ「AI Cast（アイキャスト）」を発表した。国内市場で約1万5000台の出荷実績を持つIdeinのエッジAIプラットフォーム「Actcast」によってAIモデルを含めたソフトウェアの運用を容易に行える。加えて、ハードウェアの開発と製造は大手自動車部品メーカーのアイシンが担当することで高い品質を確保している。搭載するAIチップは、イスラエルのHailoが開発した「Hailo-8」で、2.5Wの低消費電力ながら26TOPS（1秒当たり26兆回の四則演算が可能）

ASUSは、Microsoft Azure Perceptを使用してエッジAIソリューションを開発するための包括的な開発キットであるAzure Percept DKとAzure Percept Audioの出荷を開始したことを発表しました。　販売開始につきましてはMicrosoft Storeにて8月上旬を予定しております。 Azure Percept DK Azure Percept Audio エッジAI共通の課題を克服 既存のクラウドベースのAIモデルをエッジソリューションと連携できるように変換する場合、複雑なプロセスになることがあります。その課題を克服するために設計されたのが、Azure Percept DKです。Microsoft Azure Perceptを搭載したAzure Percept DKは、ユーザーがこうした課題を克服し、シナリオベースのエッジAIソリューションのプロ

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、ヤフーでエンジニアをしている玉城です。 以前、iOS版Yahoo!知恵袋アプリへエッジAIを導入した事例の紹介をしましたが、今回はAndroid版への導入事例をご紹介します。 ここでいうエッジAIとは、スマートフォンアプリにバンドルまたはダウンロードなどをした学習モデルを実行することで、サーバーサイドではなくモバイルデバイス上で推論結果を得ることを指しています。学習モデルの詳しい内容ではなく、用意した学習モデルをAndroidエンジニアがアプリに組み込むという視点で書いております。この記事を通して、導入する上で実施したこと、注意した点、工夫した点などをお伝えすることで導入を検討している方の何かのお役に立てればと思います

The savvy marketers at Boston Dynamics produced two major robotics news cycles last week. The larger of the two was, naturally, the electric Atlas announcement. As I write this, the sub-40 second vide

自動運転などで注目のエッジＡＩを用いて、スマートシティ向け独自サービスを展開するのがニューラルポケット（４０５６）だ。２０２０年８月には、創業から３期目にしてマザーズ上場を果たした。サービスの着想から開発、提供までをスピーディーに行うといった強みを生かしながら、次々に事業領域を拡げている。 2012年マッキンゼー・アンド・カンパニー入社、14年ベインキャピタル・アジアLLC入社。19年オヨテクノロジーアンドホスピタリティジャパン入社。20年4月ニューラルポケット入社、執行役員最高戦略責任者就任。同年12月同社取締役CFO財務管理部長就任（現任）。 ３期目で東証Ｍに上場 スマートシティＡＩを展開 同社の２０２０年１２月期売上高は前期比１４４．９％増の７億６２００万円、営業利益は１億７０００万円。セグメントはＡＩエンジニアリング事業の単一セグメントだが、内容を細かくみると、①人流・防犯、②駐車

人工知能（AI）開発のエイシング（東京・港）は工業用機械やファクトリーオートメーション（FA）向けに、AIを試用できる機器を開発した。パソコンにUSB端子を差し込むだけで、端末内でAIが稼働する仕

2020年8月、AIソフトウェア／ソリューション開発を手掛けるスタートアップのエクサウィザーズが高性能2眼レンズ搭載のAIカメラ「ミルキューブ」を発売した。特徴の1つはそのデザイン性にある。現在市場に多く出回るAIカメラの多くは、一目見れば「カメラ」だと周囲に伝わりやすいフォルムとなっている。これに対してカラーリングを施した立方体形状のミルキューブは、カメラというより、まるで小型スピーカーなど家電製品のようなデザインに仕上がっている。 だが、“インテリア感”を前面に押し出した見た目を裏切るかのように、処理性能は高い。GPUとしてNVIDIAの組み込みAIコンピュータ「Jetson Nano」を筐体に内蔵しており、工場現場の不良品検知や物流支援などの用途にも十分適用できる。AIカメラを開発するためにJetson Nanoを活用する事例は多数あるが、Jetson Nanoそのものを最終製品に組

エッジAIの可能性を広げる「MST」、なぜCortex-M0+マイコンでも動くのか：組み込み開発 インタビュー（1/2 ページ） エッジAIスタートアップのエイシングは、マイコンを使って、AIによる推論実行だけでなく学習も行えるアルゴリズム「MST」を開発した。ローエンドの「Cortex-M0+」を搭載するマイコンでも動作するMSTだが、より多くのメモリ容量が求められるランダムフォレストと同等の精度が得られるという。開発の背景を同社 社長の出澤純一氏に聞いた。 ディープラーニング（深層学習）の進化をきっかけに2015年ごろから盛り上がりを見せている第3次AI（人工知能）ブームだが、もはやAIはブームというよりは基盤技術として定着を見せつつある。製造業でも進展しているDX（デジタルトランスフォーメーション）における代表的な技術となっているのもAIやIoT（モノのインターネット）になるだろう。

製造業をはじめとするさまざまな企業のAIカメラへの期待は大きい。その一方で、導入がなかなか進まないという現実もある。ソラコムの「S+ Camera Basic」は、5万円と安価であるだけでなく、「現場へのカメラの取り付け」「通信環境」「リモートアクセス」というAIカメラ導入の3つの課題を解決できるとともに、無料で体験できる「トライアル」機能も提供している。 IoT（モノのインターネット）とAI（人工知能）の組み合わせにより、製造現場の情報をデジタル化し、人が目視で行う確認作業をデジタル化して代替することができる。中でもカメラは、人の代わりに対象を認識したり、モノの数をカウントしたり、情報を読み取ったり（OCR：光学的文字認識）、対象の状態を判断したりと、画像データを通じて、初めてのAI活用の際に導入しやすいデバイスだ。 ソラコムは、同社が通信プラットフォーム提供で培ったノウハウを生かし、セ

AIといえばクラウド上の大型コンピューターで動くもの、と思ってはいないだろうか。これまでの常識はそうかもしれない。しかし、来年からは違う。 エッジAIを開発するスタートアップ「エイシング」が、数ミリ四方の極小チップに搭載できるAIアルゴリズムを開発、2021年1月から提供を開始する。 ネット接続不要の「エッジAI」AIには計算処理パワーやメモリ容量が必要なため、クラウド上のコンピューターに搭載されるのが今は主流だ。この場合、ネット接続を通してAIを利用するわけだが、そうなると通信速度による反応の遅れや、通信障害のリスク、通信費の増加といったデメリットが生まれてしまう。 これを回避するために、最近注目されているのが「エッジAI」だ。エッジ（edge）とは「端、縁（ふち）」の意で、私たちが使うデバイスや機械そのものに搭載されるスタンドアローン型AIを指す。 今回開発されたAI（正確にはAIアル

エイシング代表取締役CEO出澤純一氏 エッジAIスタートアップの株式会社エイシングは12月15日、指先に乗せられるほど超小型のエッジAIアルゴリズム「メモリー・セービング・ツリー（Memory Saving Tree、MST）」を開発したと発表。提供開始は2021年1月から。 MST搭載マイコンイメージ 「MST」は、一般的な写真データの100分の1程度とごくわずかなメモリー容量で動かせるため、現在市場に出回っている大半の半導体チップに実装できるという。一般に流通する家電製品やスマートウォッチ、自動車などにすでに組み込まれている既存マイコンへ実装可能になり、高精度なエッジAIの多種多様な領域における活用を実現するとうたう。 Armベースマイコン出荷台数の約92％、市場の大半をカバーエイシングは、大規模な計算環境が必要なディープラーニング（深層学習）とは異なり、導入機器単体がクラウド接続を必