エッジAI実装における速度・精度・システムコストの最適化

エッジAIの豊富な実装経験で、技術とノウハウを蓄積

AIの実用化に向けて不可欠な技術であるエッジAI。エッジAIは、端末（エッジ）の機器に直接搭載したAIのことで、端末側でデータ処理を行うことですぐに結果を把握できることから、リアルタイムでの解析や判断が求められる分野に向いています。例えば、自動運転における歩行者や自動車の物体検知や、工場の監視カメラによるリアルタイムな異常検知など、さまざまな分野で活用が広がっています。エッジAIの開発では、AIの処理速度や精度、コストなどの最適化が求められ、推論チップの選定やAIモデルの軽量化など実装に向けて技術とノウハウが必要です。
リコーでは、実現したい機能に合わせて、推論チップの選定からアプリケーション実装まで一気通貫で行っており、技術とノウハウを蓄積しています。

困り事／実践効果

困り事	実践効果
必要な機能・性能を満たすエッジAIの実装方法が分からない。	推論チップの選定からAIモデルの最適化・実装までを一気通貫で行い、エッジAI開発を最適化できる。
採用した推論チップでは所望の性能（推論速度）を満たせない。	プルーニングや量子化等の技術でAIモデルを軽量化し、また、推論チップの特性に合わせた最適化により、精度の劣化を抑えつつ、性能を満たすシステムを開発できる。

設計現場での困り事・課題

必要な機能・性能を満たすエッジAIの実装方法が分からない

エッジデバイスへのAI機能実装では、以下３点を同時に最適化する必要があります。特に、処理速度と精度はトレードオフの関係にあり、バランスが取れたAIモデルを作るには、専門的なノウハウ・技術が必要です。

推論性能（処理速度）
推論精度
システムコスト

採用した推論チップでは所望の性能（推論速度）を満たせない

リアルタイムでの解析や判断には、推論速度が重要です。推論速度を向上するには、推論チップの特性を把握した上で、さまざまな手法を組み合わせてAIモデル及びシステムを作る必要があります。

解決したこと

推論チップの選定からAIモデルの実装までを一気通貫で行い、最適なエッジAI実装を実現

リコーは、これまでさまざまな商品のエッジAIの実装を自社で行っており、独自の技術とノウハウがあります。求めるAIシステムに適したデバイスの選定から、デバイスに適したモデルの最適化・軽量化、アプリケーション実装まで一気通貫で行い、速度・精度・コストの条件を満たすエッジAI実装を実現しています。
このノウハウは、業種を問わず、エッジデバイスへのAI機能の実装に不安がある方や、実装したAIの処理を高速化したいという方などに展開可能です。プルーニングや量子化などの技術でAIモデルを軽量化し、また、推論チップの特性に合わせて最適化することにより、精度の劣化を抑えつつ、性能を満たすシステムの開発が可能です。