ビッグデータ不要、音や振動を使った状態・異常検知にすぐに使えるレザバーコンピューティング実装済みボードを提供開始
簡単にすぐ現場でお試しいただける実装済みボードを1台単位から提供
フル機能のエッジAIを提供する株式会社QuantumCore(東京都品川区、代表取締役:秋吉信吾、以下「当社」)は、当社が展開するレザバーコンピューティング(Reservoir Computing)技術を活用したエッジAIソリューション「EdgeQore lite」を実装したデモボード「EdgeQore lite DemoBoard」のオンライン注文を受け付けます。
本製品は、「EdgeQore lite」の特定用途の機能限定版ながら、ボードを購入するだけで即現場でレザバーコンピューティングの性能をお試しいただけます。
当社は従来、実証実験(Proof of Concept:以下 PoC)などを経てお客様に最適なエッジAI製品をご提供してまいりました。しかし今回より幅広いお客様に手軽にレザバーコンピューティングの良さを実感頂くために、実装済みのデモボードを1台単位からご提供致します。
エッジAIで音によるモーター機器動作状態の学習・推定のデモ
本製品はあくまで研究開発用途向けとなることをご了承下さい。
また数に限りがありますので、なくなり次第終了となります。
本導入やカスタマイズにつきましては、PoCなどを通じてご相談させて頂きます。
予めご了承ください。
当社はレザバーコンピューティングを基にしたRNN(Recurrent Neural Network)を独自技術で開発し、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qoreシリーズ」を提供しています。
Qoreシリーズに関しては下記リリースをご覧ください。
(Cortex-Mシリーズ向けエッジAIソリューション「EdgeQore Lite」がアルゴリズム改良によりアナログ・デバイセズ社の超低消費電力マイコンへ対応 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000039630.html )
【QuantumCoreについて】
弊社にはレザバーコンピューティングの研究で著名な、東京大学の池上 高志教授と、はこだて未来大学の香取 勇一准教授がリサーチアドバイザとして参加しております。
また主力製品として、レザバーコンピューティングを基にした、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qore」を提供しています。ビックデータによる作りきりのモデルではなく、個人や環境へ柔軟に対応し、人に寄り添う技術の提供を実現させます。
【QuantumCore社製品に関するお問い合わせ】
株式会社QuantumCore
お問合せフォーム: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdnUZw1sd6i9G51so8OLCbIoyLNiECZPXQhfvBvch98Zmx0Eg/viewform
当社は従来、実証実験(Proof of Concept:以下 PoC)などを経てお客様に最適なエッジAI製品をご提供してまいりました。しかし今回より幅広いお客様に手軽にレザバーコンピューティングの良さを実感頂くために、実装済みのデモボードを1台単位からご提供致します。
今回提供する製品は、注文時に「音」「振動」のどちらかをお選びいただけます。
Sound detection(音分析) | Vibration detection(振動分析) | |
用途 | 話者認識、音源特定、異常検知など | 異常検知 |
センサ |
PDMマイク (内蔵) |
加速度センサ、ピエゾセンサ (別売) |
必要学習データ | 10秒 | 8秒 |
分類数 | 4分類 | 4分類 |
本製品は、お手軽にお試しいただくために、結果表示画面などは固定になりますが、有償でのカスタマイズも受け付けております。
また、その他センサーへの対応もご相談ください。
エッジAIで音によるモーター機器動作状態の学習・推定のデモ
エッジAIで振動によるモーター機器動作・異常状態の学習・推定のデモ
オンラインでのご購入は、【QuantumCore社製品に関するお問い合わせ(https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdnUZw1sd6i9G51so8OLCbIoyLNiECZPXQhfvBvch98Zmx0Eg/viewform)】からお問い合わせください。
本製品はあくまで研究開発用途向けとなることをご了承下さい。
また数に限りがありますので、なくなり次第終了となります。
本導入やカスタマイズにつきましては、PoCなどを通じてご相談させて頂きます。
予めご了承ください。
当社はレザバーコンピューティングを基にしたRNN(Recurrent Neural Network)を独自技術で開発し、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qoreシリーズ」を提供しています。
Qoreシリーズに関しては下記リリースをご覧ください。
(Cortex-Mシリーズ向けエッジAIソリューション「EdgeQore Lite」がアルゴリズム改良によりアナログ・デバイセズ社の超低消費電力マイコンへ対応 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000039630.html )
【QuantumCoreについて】
弊社にはレザバーコンピューティングの研究で著名な、東京大学の池上 高志教授と、はこだて未来大学の香取 勇一准教授がリサーチアドバイザとして参加しております。
また主力製品として、レザバーコンピューティングを基にした、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qore」を提供しています。ビックデータによる作りきりのモデルではなく、個人や環境へ柔軟に対応し、人に寄り添う技術の提供を実現させます。
【QuantumCore社製品に関するお問い合わせ】
株式会社QuantumCore
お問合せフォーム: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdnUZw1sd6i9G51so8OLCbIoyLNiECZPXQhfvBvch98Zmx0Eg/viewform
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