<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、12月7日（水）～9日（金）にパシフィコ横浜で開催する「国際画像機器展2022」にブースを出展することをお知らせいたします。</p>
<p>「国際画像機器展2022」は、国内最大・最先端のマシンビジョンが集う展示会です。ウィズコロナ時代において新たな価値観も生まれ、社会経済活動の再開・活性化が強く期待される中、人、モノ、情報が集う場所としてビジネスマッチングの場を創出します。ロボットビジョン、メディカル、セキュリティ、3次元、ITS、ディープラーニング、インフラ整備などさまざまな分野から多くのマシンビジョン関連の企業が出展するほか、44回目の開催となる今年は、【ロボティクステクノロジーゾーン】を新設しました。生産性向上・品質向上・省人化・自動化に寄与するロボット部品／材料、ロボット制御、自動化システム／RPA、その他ロボット関連の製品・サービスにスポットを当てます。
LeapMindはAI/ディープラーニング分野の企業としてブースを出展し、ディープラーニングモデル「Efficiera ノイズ低減モデル」「Efficiera 異常検知モデル」のデモを公開します。暗い場所で撮影されたノイズの多い画像を鮮明な画質へ改善する高画質化する「Efficiera ノイズ低減モデル」については、最新デモ動画を公開します。製造業の外観検査に特化した「Efficiera 異常検知モデル」では、「学習データが揃わない」「データを外部に出せない」「AIの専門知識がない」などの現場の課題に対し、AIの導入から継続的なAI改善まで、現場で完結できるLeapMind独自の外観検査のリアルタイムデモを展示いたします。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="国際画像機器展2022概要">「国際画像機器展2022」概要</h2>
<p>日時：2022年12月7日（水）～9日（金）10：00～17：00
場所:パシフィコ横浜 展示ホールD
内容: 国内外のマシンビジョン・画像関連団体や企業によるブース展示、セミナー、講演
主催：アドコム・メディア
参加費：無料（事前登録制）
申し込み方法：<a href="https://www.adcom-media.co.jp/ite/registry/">https://www.adcom-media.co.jp/ite/registry/</a></p>
<h2 id="国際画像機器展2022">「国際画像機器展2022」</h2>
<p>国内最大・最先端のマシンビジョンが集う展示会です。ロボットビジョン、メディカル、セキュリティ、3次元、ITS、ディープラーニング、インフラ整備などさまざまな分野から多くのマシンビジョン関連の企業が出展します。展示ホールに隣接された会場では国際画像セミナーを開催し、マシンビジョンに最前線で関わる専門家による最新の話題や、出展企業による市場動向などについての講演も行います。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

12月7日（水）～9日（金）の「国際画像機器展2022」に出展 暗所の画像を鮮明化する「Efficiera ノイズ低減モデル」最新デモ動画を公開 「Efficiera 異常検知モデル」による外観検査デモも紹介

<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、11月25日（金）に川崎市コンベンションホールとオンラインにて開催する「Design Solution Forum 2022」に参加することをお知らせいたします。代表取締役CEOの松田総一が講演するほか、オンライン展示も行います。</p>
<p>Design Solution Forumは、組み込みシステムにおけるソフトウェアおよびハードウェアのデザイン手法をエンジニア同士で議論する場として、2014年にスタートした技術フォーラムです。今年は川崎市コンベンションホールとオンラインによるハイブリッド開催とし、AIや組み込み技術に関する講演などを行います。このほか、会場限定の特別企画としてAIカーの製作体験や、講演者らのおすすめの本を紹介する書籍展示などを行います。
LeapMindからは代表取締役CEOの松田総一が、「エッジハードウェアの性能限界において、AIを実用化するために必要な極小量子化技術について」と題して録画講演します。LeapMindではAIの実用化と普及への貢献を掲げ、ディープラーニングモデルの軽量化手法の１つである量子化技術を研究・開発しています。講演では量子化を突き詰めて計算処理の高速化を実現したLeapMindのコア技術「極小量子化技術」について紹介します。さらに、同技術を活用する超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」について、実用化に向けた取り組みの概要と事例について解説します。
オンライン展示では、LeapMindが一部協力した産官学共同プロジェクトを動画でご紹介します。国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO)と、産業技術総合研究所（産総研）、国立大学法人東京大学（東京大学）が共同で構築に取り組んでいるAIアクセラレータ開発のための評価プラットフォームで、LeapMindはAIアクセラレータ提供企業として協力しています。LeapMindのAIアクセラレータIP「Efficiera」が搭載されている同プロジェクトの実証チップ「AI-One」で、「Efficiera」が安定動作する様子をご覧いただけます。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="design-solution-forum-2022概要">「Design Solution Forum 2022」概要</h2>
<p>日時：2022年11月25日（金）
セミナー 9:50-17:10, 交流会 17:20-19:00（現地会場のみ）
LeapMind CEO 松田総一の録画講演は12:40〜13:10、Room E
場所:川崎市コンベンションホール（〒211-0063　川崎市中原区小杉町2丁目276番地1 パークシティ武蔵小杉 ザ ガーデン タワーズイースト2階）
内容:基調講演、ゲスト講演、AIカー製作体験、書籍展示
見どころ:
・製造業系YouTuber ものづくり太郎による基調講演　「日本に必要なビジョナリーとは？」
・5つの講演会場で計44セッションの講演
・36社のスポンサー企業
・賞品付き名刺交換会、食事付き交流会、プレゼント抽選会の開催（講演会場のみ）
・特別企画
　1. AIカー製作体験：ラズパイで走るAIミニ四駆「TatamiRacer」
　2. DSF選書：DSF参加者に今読んで欲しい一冊
　3. DSF×アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi）コラボ企画
本音で語ろう！日本のものづくりとエンジニアはどうなる！？
タイムテーブル:<a href="https://dsforum.jp/2022/seminer/">https://dsforum.jp/2022/seminer/</a>
主催：特定非営利活動法人DSF
参加費：無料（事前登録制）
申し込み方法：<a href="https://client.eventhub.jp/ticket/3b7mEKTqR">https://client.eventhub.jp/ticket/3b7mEKTqR</a></p>
<h2 id="design-solution-forum-2022">「Design Solution Forum 2022」</h2>
<p>Design Solution Forumは、組み込みシステムにおけるソフトウェアおよびハードウェアのデザイン手法をエンジニア同士で議論する場として、2014年にスタートした技術フォーラムです。エンジニアの企画によりエンジニアが運営する同フォーラムは、「創ろう、 拡げよう、設計者ネットワーク」を基本コンセプトに、エンジニア同士の情報交流を目的としたセミナー・イベントを毎年開催しています。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a>　</p>

11月25日（金）の「Design Solution Forum 2022」に参加 代表・松田がAIの実用化に向けた「極小量子化技術」の重要性について講演

<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、11月15日（火）～18日（金）にオンラインにて開かれる「インテル® FPGA テクノロジー・デイ 2022」に、協賛企業として参加することをお知らせいたします。</p>
<p><img src="/images/posts/events/7819/0af14296-iftd2022_banner_320x100.png" alt=""></p>
<p>世界で生成されるデジタルデータの量が増大する中、エッジやネットワーク、データセンターのほか、クラウド、AI(人工知能)、IoT、産業機器や車載機器など、幅広い分野でアルゴリズムのアクセラレーターとして演算処理を高速化できるFPGA(フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ)の採用が拡大しています。こうした中、「インテル® FPGA テクノロジー・デイ 2022」では、FPGA 製品およびソリューションの最新情報をパートナー各社のソリューション、お客様製品での採用事例とともにオンライン講演にて紹介いたします。
LeapMindは協賛企業として参加し、製造現場で学習・調整ができる「Efficiera 異常検知モデル」によるエッジAI外観検査をご紹介します。「Efficiera 異常検知モデル」は正常データのみでAIの学習が可能なほか、エッジデバイス上で学習と推論が完結するのが特徴です。プレゼンテーションでは「Efficiera 異常検知モデル」の特徴や性能について、複数の検査例のデモ動画をお見せしながらご説明します。このほか、LeapMindのプロモーションページでは超低消費電力AIアクセラレータ「Efficiera」の最新開発状況についてもご紹介いたします。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="インテル-fpga-テクノロジーデイ-2022概要">「インテル® FPGA テクノロジー・デイ 2022」概要</h2>
<p>日時：2022年11月15日（火）～18日（金）※12月30日（金）までオンデマンド配信
場所：オンライン開催
内容：基調講演、インテル講演、ゲスト講演、パートナー講演
主催：インテル株式会社
参加費：無料（事前登録制）
申し込み方法：<a href="https://webinar.intel.com/IFTD2022_JP_REG">https://webinar.intel.com/IFTD2022_JP_REG</a></p>
<h2 id="インテル-fpga-テクノロジーデイ-2022">「インテル® FPGA テクノロジー・デイ 2022」</h2>
<p>FPGA 製品およびソリューションの最新情報を、パートナー各社のソリューション、お客様製品での採用事例とともに紹介するオンラインイベントです。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a>　</p>

11月15日（火）～18日（金）の「インテル® FPGA テクノロジー・デイ 2022」に参加 製造業の外観検査に特化したAI「Efficiera® 異常検知モデル」の検査例をご紹介

<h2 id="本当に簡単に現場導入できる疑問を利用シーン再現デモで解消">「本当に簡単に現場導入できる？」疑問を利用シーン再現デモで解消</h2>
<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は7月21日（木）、自社セミナー「Efficiera 異常検知モデル　実践セミナー」を開催します。製造業向けの外観検査に特化した「Efficiera 異常検知モデル」について、導入時のポイントをご紹介します。</p>
<p>人手不足が叫ばれる中、製造業ではAIなどを活用した自動化への需要が高まっています。一方、製造現場における異常検知や外観検査へのAI導入を目指す担当者からは、実用化へのハードルが高いという声が上がっていました。LeapMindが開発した「Efficiera 異常検知モデル」は、そうした現場の声に基づき、現場で真に役立つモデルを追求しています。学習と推論がともにエッジデバイス上で完結するほか、数十枚の正常データのみでAIの学習が可能です。学習が高速なため、待ち時間なく気軽に再学習することもできます。この「Efficiera 異常検知モデル」について、製造業向け外観検査機器を開発される方や、ユーザーにシステムの使い方を指南する方を対象にセミナーを行います。</p>
<p>セミナーでは、実際の使用シーンをイメージいただけるよう、複数のテーマでの外観検査の状況を再現します。FPGA搭載AIカメラの開発キットにEfficiera 異常検知モデルを搭載した実機を使ったデモの様子を公開します。「AIについて何も知らなくてもできるのか」「本当にAIエンジニアは不要なのか」といった疑問や不安を解消し、現場だけで完結できるポイントをご紹介します。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="セミナー概要">セミナー概要</h2>
<p>・タイトル：「Efficiera 異常検知モデル」実践セミナー
・主催：LeapMind株式会社
・日時：2022年7月21日（木）14:00-15:00
・形式: ライブ配信ウェビナー（一部収録あり）
・登壇者：Efficiera事業部　Business Development Team 田中隆治
・定員：40名
・受講料：無料
・申し込みリンク：<a href="https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_SoJvVHPVSxSQf5kVQ3Q4kA">https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_SoJvVHPVSxSQf5kVQ3Q4kA</a>
・プログラム：
　-AI外観検査の導入から運用までを直感的な操作で実現できるディープラーニングを応用したAI外観検査ソフトウェア Efficiera 異常検知モデルの特徴を紹介
　-Efficiera 異常検知モデルを搭載した実機で、金属表面の傷検査、容器キャップ閉め忘れ検査、色味検査などをテーマにAI学習から検査、調整までのデモを公開</p>
<h2 id="efficieraについて">「Efficiera®」について</h2>
<p>「Efficiera®」は、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。量子化ビット数を1～2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。本製品を利用することで、家電製品などの民生機器、建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。ディープラーニングモデルは、「物体検知」と「ノイズ低減」に加え、今回発表した「異常検知」の3種類を提供しています。
製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>
<h2 id="efficiera-異常検知モデルについて">「Efficiera 異常検知モデル」について</h2>
<p>LeapMindが提供するエッジAI「Efficiera®（エフィシエラ）」のうち、製造業の外観検査に特化したモデルで、2022年6月より提供を開始しています。AIを活用した外観検査が即戦力として稼働できるよう、現場の声に即して開発しました。
学習と推論がともにFPGA搭載小型エッジデバイス上で完結することや、学習が正常データのみで完了するという特徴によって、アノテーション作業が不要になり顧客との機密保持契約も必要ありません。AIが異常と判定した箇所をヒートマップで視覚化するため、多品種少量生産ラインでもAIエンジニアのサポートを受けることなく現場で簡単に調整が可能で、製造現場の省力化をかなえます。
リリースURL：<a href="https://leapmind.io/news/detail/7679/">https://leapmind.io/news/detail/7679/</a></p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a>　</p>

７/21（木）に「Efficiera 異常検知モデル」実践セミナーを開催

<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera®」の初の実用化製品が、6月8～10日にパシフィコ横浜で開かれる「画像センシング展2022」で公開されることをお知らせいたします。産業機器向けシステム及びプラスティック光学レンズ製品の開発・製造を行っているマクセルフロンティア株式会社（所在地：神奈川県横浜市、代表取締役　取締役社長：梅田 雅彦、以下マクセルフロンティア）のブースでデモ展示をご覧いただけます。</p>
<p>「画像センシング展2022」のマクセルフロンティアブース（ブース番号：22）では、Efficieraが搭載されたマクセルフロンティアの「iXAM Vision シリーズ」（年末発売予定）が公開されます。製造業向けの外観検査などに活用される製品で、同社の製品性能を向上させるAI技術としてLeapMindのディープラーニングモデルが搭載されました。搭載モデルは「Efficiera 物体検知モデル」と、5月25日に発表した最新の「Efficiera 異常検知モデル」となります。
Efficiera 物体検知モデルは画像から検知対象の位置情報を取得することができ、位置情報を処理する様々なロジックを組み合わせることで、混雑状況分析の人数カウントや、見守りのための転倒検知など広範囲に応用可能なディープラーニングモデルです。Efficiera 異常検知モデルは製造業向けの外観検査に特化し、正常データのみでAIの学習が可能なほか、インテリジェントカメラ上で学習と推論が完結します。デモ展示ではEfficiera 物体検知モデルによる検知及び読み取りの様子を、またEfficiera 異常検知モデルによる作業支援の様子をご覧いただけます。「iXAM Vision シリーズ」は、Efficieraの初の製品化事例となります。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="画像センシング展2022概要">「画像センシング展2022」概要</h2>
<p>国内外の画像処理機器・センシング技術が一堂に会する展示会。IT業界や自動車産業、建設業界など幅広い業界に関連する製品や技術をご紹介します。
会期：2022年 6月8日（水）～10日（金）　10時～17時
会場: パシフィコ横浜
主催: アドコム・メディア株式会社
<a href="https://www.adcom-media.co.jp/iss/">https://www.adcom-media.co.jp/iss/</a>
マクセルフロンティア株式会社　展示会情報
<a href="https://www.frontier.maxell.co.jp/vp/seminar.html">https://www.frontier.maxell.co.jp/vp/seminar.html</a></p>
<h2 id="マクセルフロンティアixam-visionシリーズについて">マクセルフロンティア「iXAM Visionシリーズ」について</h2>
<p>iXAMは、インテリジェント画像認識ユニット「iXAM Vision Engine」とインテリジェントカメラ「iXAM Vision Sensor」の2種類のユニット製品、そしてユニット製品で動作するAI画像検査アプリ開発ツール「iXAM Vision Meister(マイスター)」をラインアップし、2022年末より発売が予定されています。
マクセルフロンティア社製品発表URL:<a href="https://ssl4.eir-parts.net/doc/6810/ir_material21/177469/00.pdf">https://ssl4.eir-parts.net/doc/6810/ir_material21/177469/00.pdf</a></p>
<h2 id="efficieraについて">「Efficiera®」について</h2>
<p>「Efficiera®」は、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。量子化ビット数を1～2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。本製品を利用することで、家電製品などの民生機器、建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。ディープラーニングモデルは、「物体検知」と「ノイズ低減」に加え、今回発表した「異常検知」の3種類を提供しています。
製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>
<h2 id="マクセルフロンティア株式会社について">マクセルフロンティア株式会社について</h2>
<p>マクセルフロンティアは、産業機器向けシステムの受託開発、画像認識システム製品、プラスティック光学レンズ製品の開発から量産モノづくりまで一貫してご提供しています。マクセルグループ独自のアナログコア技術をベースにフロンティア精神を常に持ち続け、お客様と一体になった取り組みをおこない、モノづくりを通して皆さまの暮らしと社会に貢献し、持続可能な社会の実現をめざします。</p>
<p>本社:〒244-0005 神奈川県横浜市保土ヶ谷区神戸町134番地 横浜ビジネスパーク ノーススクエアⅢ
代表者:代表取締役 取締役社長 太田博之
設立:2020年4月
URL:<a href="https://www.frontier.maxell.co.jp">https://www.frontier.maxell.co.jp</a></p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

「画像センシング展2022」で Efficiera 物体検知/異常検知モデルのデモを公開

<h2 id="低消費電力aiアクセラレータ導入で実現する課題解決例を公開--インテル社によるデジタル社会の最新動向もご紹介-">低消費電力AIアクセラレータ導入で実現する課題解決例を公開 -インテル社によるデジタル社会の最新動向もご紹介-</h2>
<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は4月21日（木）、自社ウェビナー「エッジAI導入で実現する課題解決例をご紹介！低消費電力AIアクセラレータによるエッジAI活用ウェビナー」を開催します。</p>
<p>IoTが普及段階に入り、デバイスの数や生成データ量が年々増大する中、効率的なAI技術として「エッジAI」への注目が高まっています。リアルタイム性や動作の安定性など、多くの利点を持つエッジAIの活用に関心を持たれている企業様へ向け、疑問解消や実用化のヒントとなる内容をお届けします。
ウェビナーではLeapMindが独自技術で開発した超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera®（エフィシエラ）」についてご紹介します。活用事例や学習モデルを用いたデモンストレーション動画により、Efficiera事業部の野尻尚稔ビジネスデベロップメントマネージャーが解説します。このほか、世界最大の半導体メーカーインテルから、Edge AI シニア・ソリューション・アーキテクトの内田修氏が登壇します。同社が「次の大いなるIT革命」と位置づけるエッジコンピューティングを始めとした、デジタル社会の最新動向についてお話しいただきます。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="ウェビナー概要">ウェビナー概要</h2>
<p><strong>タイトル：</strong> エッジAI導入で実現する課題解決例をご紹介！低消費電力AIアクセラレータによるエッジAI活用ウェビナー
<strong>主催：</strong> LeapMind株式会社
<strong>協賛：</strong> インテル株式会社、株式会社マクニカ
<strong>日時：</strong> 2022年4月21日（木）14:00-15:00
<strong>形式:</strong> ライブ配信ウェビナー
<strong>登壇者：</strong>
<img src="/images/posts/events/7658/f4b21eb1-uchida_200x175.jpg" alt="内田　修 氏 イメージ">
インテル株式会社　インダストリー事業本部ソリューション技術統括部
Edge AI シニア・ソリューション・アーキテクト　内田　修 氏</p>
<p><img src="/images/posts/events/7658/73307f28-nojiri_naotoshi-e1649904308759.png" alt="野尻　尚稔 イメージ">
LeapMind株式会社　Efficiera事業部ビジネスデベロップメントマネージャー　野尻　尚稔</p>
<p><strong>受講料：</strong> 無料
<strong>申し込みリンク：</strong><a href="https://zoom.us/webinar/register/WN_7nNXF3pQQX--qsmr7C7KlA">https://zoom.us/webinar/register/WN_7nNXF3pQQX--qsmr7C7KlA</a>
<strong>プログラム：</strong>
<strong>Intel キーノートセッション</strong>　20分
•エッジAIを取り巻く市場環境の変化、最新動向についてご紹介
<strong>LeapMind　セッション</strong>　25分
•エッジAI導入で実現する課題解決例のご紹介
•AIアクセラレータ「Efficiera」を活用したユースケース
•「Efficiera®」ディープラーニングモデルを用いたデモンストレーション動画（ノイズ低減、異常検知）</p>
<h2 id="登壇者プロフィール">登壇者プロフィール</h2>
<p><strong>内田　修（インテル株式会社　 インダストリー事業本部ソリューション技術統括部）</strong>
大手国内通信キャリアにて金融業界における基幹系ネットワーク構築プロジェクトを経験後、
外資系IoTベンダにてグローバルレベルのDXプロジェクト実績を残す（大手小売業、大手物流業、大手製造業等）。
現在、インテル株式会社のEdge AIシニア・ソリューション・アーキテクトとして企業のDXプロジェクト推進中。</p>
<p><strong>野尻　尚稔（LeapMind株式会社　Efficiera事業部ビジネスデベロップメントマネージャー）</strong>
米国系半導体ベンダにてCPUとDSPをベースとしたデバイスの設計に従事した後、コンフィギュラブルプロセッサIPのFAE、システムレベル設計環境、プロセッサIP、システムIPのFAEとして国内半導体ベンダの数々のプロジェクトを支援。2018年4月よりLeapMind株式会社</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>
<p>LeapMindPR事務局（イニシャル内）
担当：土屋、高松、青山
Tel：03-5572-6062 Fax：03-5572-6065
メール：<a href="mailto:leapmind@vectorinc.co.jp">leapmind@vectorinc.co.jp</a></p>

4/21（木）にエッジAI活用ウェビナー開催

<h2 id="-実用化フェーズにあるエッジai量子化技術を活用した事例を紹介-">-実用化フェーズにあるエッジAI、量子化技術を活用した事例を紹介-</h2>
<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、4月8日（金）に東京ビッグサイトで開かれるITの専門展「第31回Japan IT Week【春】のエッジAI特別講演」に、代表取締役CEOの松田総一が登壇することをお知らせいたします。</p>
<p>「Japan IT Week」はクラウドコンピューティングサービスを利用するために必要となるプラットフォーム、スマートフォンやモバイル関連の様々なソリューションなどが一堂に集結する日本最大級のITの専門展です。展示会と併せ、市場動向や技術動向を発信する「Japan IT Week 【春】 特別講演」では、各分野の第一線で活躍している専門家を招き、幅広いテーマで質の高いセミナープログラムを行います。松田は最終日の8日、エッジAIの専門家の一人として登壇し、「量子化技術をエッジAIのスタンダードに」と題して講演します。
コロナ禍の急速なDX化により、クラウドを必要としない「エッジ AI」のニーズがより一層高まる中、エッジAIの導入に関する最新情報を公開します。150を超える企業との共同開発・研究から得た知見を元に、エッジAIの実用化に向けたハード・ソフト両面からの取り組みと、顧客からの声を元にしたエッジAI活用シーンをご紹介します。</p>
<p>LeapMindは今後も「次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する」というビジョンのもと、エッジAIの実用化による、人々のより便利な暮らしの実現に貢献していきます。</p>
<h2 id="セミナー概要">セミナー概要</h2>
<p>登壇日時：2022年4月8日（金）　10:30～12:00
会場: 東京ビッグサイト
登壇者と講演テーマ：
<strong>（１）LeapMind　代表取締役CEO松田総一</strong>　
<strong>「量子化技術をエッジAIのスタンダードに」</strong>
（２）日本ヒューレット・パッカード　執行役員 経営企画統括本部長　挾間 崇　
「Beyond DX～持続的成長を支えるエンタープライズIT基盤。見えてきたEdge to Cloudの世界～」
（3）アマゾン ウェブ サービス ジャパン　シニア エバンジェリスト亀田 治伸
「広がる機械学習の活用～クラウドの外で物流を支えるAIをコントロールするクラウドの中～」
受講料：無料
申し込み方法：<a href="https://biz.q-pass.jp/f/5000/itw_haru22_seminar/seminar_register">https://biz.q-pass.jp/f/5000/itw_haru22_seminar/seminar_register</a></p>
<h2 id="japan-it-week春">「Japan IT Week　春」</h2>
<p>日本最大級のITの専門展。業界の発展とユーザーの抱える課題解決を目的に、RX Japanが主催しています。
会期：2022年 4月6日（水）～4月8日（金）
会場: 東京ビッグサイト</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、製造業を中心に150社を超える実績を保有しています。次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供するために、その実現に必要なソフトウェアとハードウェア両面の開発に取り組んでいます。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者：代表取締役CEO 松田　総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p>*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<p>報道関係　お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Marketing &#x26; Communication Group　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a>　</p>

LeapMind 代表 松田が日本最大級のIT展示会「Japan IT Week」エッジAI特別講演に登壇

<p>LeapMind株式会社は、2019年3月4日（月）にて御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンターで開催される、「AI ビジネスインフォマティクス 2019」にて弊社CEOの松田が登壇します。</p>
<h2 id="特別講演概要">特別講演概要</h2>
<p>10:30～11:00
知覚・認識（画像認識・音声認識）
■講演テーマ：超低消費電力・低遅延・低コストを実現する「組込みディープラーニング」の可能性
■講演者：LeapMind株式会社 代表取締役CEO 松田 総一 氏</p>
<p>【セッション概要】
工場の生産ラインでの異物検知やドローンを活用したひび割れの検出など、実運用において小型なエッジデバイス上でのディープラーニング推論処理が求められる場合が増えている。超低消費電力・低遅延・低コストで実行できる「組込みディープラーニング」に必要な技術や最新のビジネス活用動向について紹介する。</p>
<p>【講演者プロフィール】
エンジニアのスキルを可視化・マッチングするサービスを2010年に立ち上げ、シンガポール支社を設立。同事業を譲渡。その後、個人投資家からの出資と自己資金で2012年LeapMind（株）を設立。インターネットと同じくらい重要な技術である「ディープラーニング」をあらゆるモノに適用させる「DoT (Deep Learning of Things)」を加速させるため、ディープラーニング技術を「コンパクトに、シンプルに」する組込み向け技術を開発・提供。</p>
<h2 id="開催概要">開催概要</h2>
<p>AI ビジネス インフォマティクス 2019
Society 5.0時代におけるAIの可能性と限界を展望する</p>
<p>【日時】2019年3月4日（月）
　■フォーラム：09:00～17:45（受付開始：08:30）
　■展示：10:00～17:10
【場所】御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター
【入場料】無料：事前登録制（招待制+一般公募抽選制）
【来場登録URL】<a href="https://b-event.impress.co.jp/event/aibi201903/">https://b-event.impress.co.jp/event/aibi201903/</a></p>

AI ビジネスインフォマティクス 2019にて弊社CEO松田が登壇します

<h2 id="leapmindcto徳永がcool-chips-23の基調講演に登壇">LeapMind、CTO徳永がCOOL Chips 23の基調講演に登壇</h2>
<p>〜IEEE主催のコンピュータ・半導体チップの国際学会にて、極小量子化ディープラーニング専用の新しいアクセラレータIPの概要を解説〜
AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用し、企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」（主催: IEEE、会期: 2020年4月15日～17日、公式サイト: <a href="https://www.coolchips.org/2020/">https://www.coolchips.org/2020/</a> ）の基調講演に取締役CTO徳永 拓之が登壇することをお知らせいたします。なお、本学会は、新型コロナウイルスの影響によりWeb上でのオンライン配信となります。</p>
<h2 id="講演タイトル">講演タイトル</h2>
<p>「エッジデバイス用の極小量子化ディープニューラルネットワークアクセラレータ」</p>
<h2 id="講演内容">講演内容</h2>
<p>深層学習における量子化とは、計算の数値精度の大幅な削減を意味します。例えば、推論モデルを構成するパラメータの数値を、32ビット浮動小数点数から8ビット整数など、よりビット幅の小さな数値表現に置き換えることができます。
LeapMindでは、この量子化を突き詰め、Weight(重み係数)とActivation(入力)を2ビット以下に切り詰める極小量子化を行い、大幅なモデルサイズの圧縮と高速化を実現しています。</p>
<p>この講演では、極小量子化ディープニューラルネットワーク専用の新しいアクセラレータIPの概要を説明します。また、極小量子化そのものについても、どのようにして実現できるかを解説します。</p>
<h2 id="cool-chips-23-開催概要">COOL Chips 23 開催概要</h2>
<p>COOL Chipsは、世界最大の電気および情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが開催する国際学会です。世界中から研究者や技術者が参加し、中でも、機械学習やディープラーニングなどの技術は、近年話題のテーマであり高い注目を集めています。また、学術分野においてはアルゴリズム研究に関心が寄せられていますが、産業界においては実務およびエッジでの活用手法に注目が集まっています。
LeapMindは当分野に関してハードウェアとソフトウェアの両面から研究開発を行い、「極小量子化ディープラーニング技術」を用いることで、消費電力など様々な制約があるエッジ端末上でもディープラーニングを動作させることを可能にしました。この度のCOOL Chipsでは、これらの点が高く評価され、登壇へと繋がりました。</p>
<p>【主催】　IEEE
【日時】　2020年4月15日（水）〜17日（金）
【登壇者】LeapMind株式会社 取締役CTO 徳永 拓之
【URL】　 <a href="https://www.coolchips.org/2020/">https://www.coolchips.org/2020/</a></p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める、を企業理念に2012年創業し、累計調達額は49.9億円。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IPも開発中。</p>
<p><strong>報道関係のお問い合わせ先</strong></p>
<p>LeapMind株式会社
PR/Branding Division　広報担当　高井
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

LeapMind、CTO徳永がCOOL Chips 23の基調講演に登壇

<p>今年で34回目になる人工知能学会全国大会（The Japanese Society for Artificial Intelligence, JSAI）にて、去年に続きLeapMindから2件の研究発表をいたします。
今回のブログでは、論文の概要をお伝えいたします。
（去年は「ConvRNNの計算量を削減」、「ファイナルバッチ正規化」について発表いたしました。詳細は<a href="shttps://leapmind.ioevents/detail/jsai-2019/">こちら</a>
なお、今回の人工知能学会全国大会は、新型コロナウイルスの感染防止のため、オンラインでの開催となります。</p>
<h3 id="目次">目次</h3>
<ol>
<li><a href="#%E7%99%BA%E8%A1%A81-designing-lightweight-feature-descriptor-networks-with-depthwise-separable-convolution">発表(1) Designing Lightweight Feature Descriptor Networks with Depthwise Separable Convolution</a></li>
<li><a href="#%E7%99%BA%E8%A1%A82-gated-extra-memory-recurrent-unit-for-learning-video-representations">発表(2) Gated extra memory recurrent unit for learning video representations</a></li>
<li><a href="#jsai%EF%BC%92%EF%BC%90%EF%BC%92%EF%BC%90%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E5%8F%82%E5%8A%A0%E8%81%B4%E8%AC%9B%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6">JSAI2020オンライン参加・聴講について</a></li>
<li><a href="#%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3%E6%AD%A3%E7%A4%BE%E5%93%A1%E5%8B%9F%E9%9B%86%E4%B8%AD">インターン・正社員募集中</a></li>
</ol>
<h2 id="発表1-designing-lightweight-feature-descriptor-networks-with-depthwise-separable-convolution">発表(1) Designing Lightweight Feature Descriptor Networks with Depthwise Separable Convolution</h2>
<p>公式情報：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2020/session/2K01-05/tables?MYNlilNOnu">タイムテーブル</a>
講演日時：2020年6月10日(水) 10:00〜10:20
配信方法：Zoom（オンライン配信）
プログラム番号：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2020/subject/2K1-ES-2-04/tables?cryptoId=">2K1-ES-2-04</a></p>
<p>Y. R. Wang and A. Kanemura、“Designing Lightweight Feature Descriptor Networks with Depthwise Separable Convolution”、人工知能学会全国大会（JSAI）、日本、2020。</p>
<p>画像から特徴点とその記述子（局所特徴量）を抽出することは、コンピュータービジョンの基本的な手法の1つであり、近年いくつかの深層学習法が提案されています。ただし、既存の深層ネットワークは、精度向上が目的であり、組み込みデバイスで実行可能な実用性の高いネットワークの研究開発はそれほど活発ではありません。</p>
<p>この論文では、局所特徴量を抽出する深層ネットワークを軽量化することを目的としました。本論文は、主に畳み込み演算を効率化することで、SoTA手法である<a href="https://arxiv.org/abs/1906.00604">RF-Net</a>の検出器モデルの理論上の計算負荷を80％削減できる一方で、画像マッチングタスクの性能劣化は11%に留まることを報告しています。このようにネットワークを軽量化することで、より多くの実社会応用に繋がると期待しています。</p>
<p>以下の図は、論文からの抜粋で、マッチング性能の変化を定量的および定性的に分析しています。 データセットには、RF-Net論文と同様に、HPatchesとEF [<a href="https://arxiv.org/abs/1906.00604://">arXiv</a>]を採用しています。</p>
<p>詳しくは5月22日以降にJSAIの<a href="https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2020/">Webサイト</a>で公開される我々の論文をご覧ください。（JSAI2020予稿集）</p>
<p><img src="/images/posts/events/jsai-2020/b70139c8-chart1.png" alt="最終的な軽量RF-Net検出子との比較" title="最終的な軽量RF-Net検出子との比較"></p>
<p>最終的な軽量RF-Net検出子との比較。"Reported"はRF-Net論文で報告された数値、"Pretrained"は<a href="https://github.com/Xylon-Sean/rfnet">https://github.com/Xylon-Sean/rfnet</a>から得られた訓練前のRF-Netモデルのパフォーマンスを示す。</p>
<p><img src="/images/posts/events/jsai-2020/2e113940-chart2.png" alt="マッチングスコアのパーセンテージ差異" title="マッチングスコアのパーセンテージ差異"></p>
<p>RF-Netの"Pretrained"モデルに対する、我々の最終的な軽量RF-Net検出器モデルとRF-Netの"Reported"モデルとのマッチングスコアのパーセンテージ差異</p>
<p><img src="/images/posts/events/jsai-2020/e2c68e2b-final_lw_matched_kp.png" alt="従来のRF-Netで建物のマッチングを示した画像" title="従来のRF-Netで建物のマッチングを示した画像"></p>
<p>Original <a href="https://arxiv.org/abs/1906.00604">RF-Net</a> author matched image</p>
<p><img src="/images/posts/events/jsai-2020/712b2031-pretrained_matched_kp.png" alt="最終的な軽量検出器モデルモデルで建物のマッチングを示した画像" title="最終的な軽量検出器モデルモデルで建物のマッチングを示した画像"></p>
<p>Our final lightweight detector model matched image</p>
<h2 id="発表2-gated-extra-memory-recurrent-unit-for-learning-video-representations">発表(2) Gated extra memory recurrent unit for learning video representations</h2>
<p>公式情報：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2020/session/2K11-15/tables?MYNlilNOnu">タイムテーブル</a>
講演日時：2020年6月10日(水) 16:30〜16:50
配信方法：Zoom（オンライン配信）
プログラム番号：<a href="https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2020/2K5-ES-2-03/createpdf/sub">2K5-ES-2-03</a></p>
<p>D. Vazhenina and A. Kanemura、“Gated extra memory recurrent unit for learning video representations”、人工知能学会全国大会（JSAI）、日本、2020。
映像からその表現を学習するには、映像内の時間的構造を捉えられるモデルを利用することが重要です。有用な表現を学習できれば、オブジェクト追跡やアクション認識など、さまざまな視覚認識タスクを実行することができます[1, 2]。ビデオフレーム（画像列）の処理を行う代表的なニューラルネットに、畳み込み再帰ニューラルネット（ConvRNN, convolutional recurrent neural nets）があります。ConvRNNは、空間情報と時間情報の両方を処理することが可能です。時間情報を保持するために、RNNではゲーティングメカニズムを利用しており、ベースラインとしてよく使われるConvLSTMには、3つのゲートがあります[2]。 ただし、ConvLSTMには、時間情報を短時間しか保持できたいという欠点があります。このため、例えばオブジェクトが一時的に遮蔽されるだけで大きな誤差が発生してしまいます[3]。この欠点を補うため、ゲートの数を増やし、メモリユニットをより複雑にするという対策がありますが、時間情報の保持時間が向上する一方で、モデルが複雑になり計算負荷が増えてしまうという新たな問題が生じてしまいます。</p>
<p>我々のJSAI 2020の論文では、計算負荷を抑えつつ、時間情報を長く保持する手法を検討しました。具体的には、時間情報を保持・制御するために、2つのメモリユニットと2つのゲートを備えた、gated extra memory recurrent unit（GEM-RU）を考案しました。図1からわかるように、GEM-RUは、パラメタ数をベースラインと同等に抑えつつ、遮蔽が起きた後の予測精度を向上させています。さらに、我々の以前の研究[5]で提案したアイディアである、畳み込み演算のアダマール積での置き換えを採用したCIC-GEM-RUを考案することで、パラメーター数と乗算の数を削減し、計算負荷をさらに減少させることにも成功しました。CIC-GEM-RUは、ベースラインと比較して、MSEで5％優れており、パラメーターの数は14％、乗算の数は25％減少しています。計算負荷が減ったことで、より応用範囲が広がると期待しています。</p>
<p>こちらの研究についても、詳しくは5月22日以降にJSAIの<a href="https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2020/">Webサイト</a>で公開される我々の論文をご覧ください。（JSAI2020予稿集）</p>
<p><img src="/images/posts/events/jsai-2020/3e9390ac-figure1.png" alt="提案したGEM-RUと削減したCI-GEM-RUと、最先端のユニットおよびベースラインユニットとの比較" title="提案したGEM-RUと削減したCI-GEM-RUと、最先端のユニットおよびベースラインユニットとの比較"></p>
<p>図1：提案したGEM-RUと削減したCI-GEM-RUと、最先端のユニットおよびベースラインユニットとの比較。</p>
<p>[1] Denton, Emily L. "Unsupervised learning of disentangled representations from video." Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017.
[2] Xingjian, Shi, et al. "Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting." Advances in neural information processing systems (NIPS), 2015.
[3] Wang, Yunbo et al. "PredRNN: Recurrent neural networks for predictive learning using spatiotemporal LSTMs." Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2017.
[4] Wang, Yunbo et al. "PredRNN++: Towards a resolution of the deep-in-time dilemma in spatiotemporal predictive learning." International Conference on Machine Learning (ICML), 2018.
[5] Vazhenina, Daria and Kanemura, Atsunori. “Reducing the number of multiplications in convolutional recurrent neural networks (ConvRNNs)”, Advances in Intelligent Systems and Computing (AISC), volume 1128, Springer, 2019.</p>
<h2 id="jsai２０２０オンライン参加聴講について">JSAI２０２０オンライン参加・聴講について</h2>
<p>2020年度 人工知能学会全国大会はオンライン開催になりましたが、参加また講演を聴講するには事前参加登録する必要があります。人工知能に関連する国内の研究者が一堂に集い、人工知能に関連する最新の技術動向・研究成果やアイデアなどの発表がされるので、ぜひこの機会にオンライン参加をご検討ください。</p>
<p>参加申し込みは<a href="https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2020/attendance/">JSAI2020公式サイト</a>よりお手続きください。</p>
<h2 id="インターン正社員募集中">インターン・正社員募集中</h2>
<p>世界中の優秀なエンジニアと肩を並べ、LeapMindで実務経験をしませんか？</p>
<p>LeapMindでは技術インターンをしたい、Deep Learningに興味のある学生や正社員を通年で募集しています。
ソフトウェア開発、プロセッサ設計などのプロジェクトに参加し、先端技術を社会に届ける一端を担ってみませんか。</p>
<p>インターンエントリーは<a href="https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs?jobType=INTN">こちら</a>
正社員エントリーは<a href="https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs">こちら</a></p>

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