<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、基盤技術の一つ「極小量子化技術」に関する特許を台湾で取得したことを発表します。海外での特許取得は初となります。
極小量子化技術はLeapMindが開発する超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」の基盤技術です。ディープラーニングモデルの軽量化手法の１つ「量子化」を極限まで突き詰めた技術で、日本では2021年6月より多数の特許を取得しています。この度台湾においてもその技術力が認められ、極小量子化技術を実現するためのEfficieraの構成に関して特許取得に至りました。</p>
<p>特許番号:I773245</p>
<p>特許登録日:8月1日</p>
<p>発明の名称:ニューラルネットワーク回路、エッジデバイスおよびニューラルネットワーク演算方法</p>
<p>特許権者:LeapMind株式会社</p>
<p>LeapMindは極小量子化技術やEfficieraに関する特許出願とその権利化を国内外で行っており、本件を含めてこれまで7件の特許を取得しています。特許取得によってより良い技術開発を実現し、AIの社会実装を加速させることを目的に継続的に取り組んでいます。</p>
<p><img src="/images/posts/news/7739/a0cefcee--1.jpg" alt="LeapMindがこれまでに取得した特許一覧" title="LeapMindがこれまでに取得した特許一覧">
（LeapMindがこれまでに取得した特許一覧）</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="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</p>
<p>代表者：代表取締役CEO 松田　総一</p>
<p>設立：2012年12月</p>
<p>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>

海外で初の特許を取得、超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」に関する技術、台湾で特許登録を完了

<h2 id="検査精度が向上高解像度画像の入力に対応-製造現場の多様なニーズに寄り添いai活用を促進">検査精度が向上、高解像度画像の入力に対応 ‐製造現場の多様なニーズに寄り添い、AI活用を促進‐</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2022年9月7日、超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera®（エフィシエラ）」の技術を用いたディープラーニングモデル「Efficiera 異常検知モデル」v1.1を発表しました。製造業向けの外観検査に特化した同モデルにおいて検査精度を向上させ、より高解像度な画像の入力に対応いたしました。複数の画像入力サイズから選択できるように対応いたしました。アップデートによって製造現場の多様なニーズに寄り添い、さらなるAI活用の普及に貢献します。</p>
<h2 id="efficiera異常検知モデルアップデートのポイント">「Efficiera®異常検知モデル」アップデートのポイント</h2>
<ul>
<li>異常検知精度が向上</li>
<li>高解像度画像の入力が可能に
　‐より複雑な検査対象物、広領域を細かく検査する必要のある対象物への対応ができるように</li>
<li>複数の入力サイズから選択が可能に
　‐検査対象物の特性に応じた入力サイズを選択できることによって、応用範囲が拡大</li>
</ul>
<p>慢性的な人手不足により、製造業の現場では自動化へのニーズが高まっています。こうした中、製造業の外観検査に特化した「Efficiera異常検知モデル」は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に加え、学習が数十枚の正常データのみで完了するという特徴によって、現場での実用に即した高セキュリティかつ運用しやすいAI外観検査を実現しています。今回のアップデートでは汎用性を更に高め、異常検知精度の向上と高解像度画像の入力を可能にしたほか、検査ニーズに合わせて画像入力サイズが選べるようになりました。自動車のエンジンやプリント基板の外観検査といった複雑な検査対象物や、広い領域を細かく検査する必要がある検査対象物への対応が可能です。複数の入力サイズを揃えたことで検査対象物の特性や検査方法などに合わせて選択できるようになり、応用範囲が広がりました。製造業の外観検査には様々な検査対象や検査方法がある中、アップデートによって現場の多様なニーズに応え、AIの普及をさらに促進します。また、8月より開始した、企業からデータセットをお借りしてLeapMindが学習と評価を代行するPoC代行サービスをEfficiera 異常検知モデルにも拡大し、エッジデバイスへのAI導入のハードルを下げ、国内のAI普及を促進します。
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="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>超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera®」の、外観検査に特化したディープラーニングモデルです。
下記の特徴により、現場への迅速で簡便なAI導入を実現します。</p>
<ul>
<li>正常データのみで学習が完了
　‐学習時に外部委託することの多いアノテーション作業が不要
　‐多量の不良品データの準備も不要な上、数秒で学習が完了するため現場への迅速なAI導入が可能</li>
<li>学習と推論がともにFPGA搭載のエッジデバイス上で完結
　‐画像データの社外送信が不要なため、情報漏えいリスクの低減、煩雑な秘密保持契約が不要
　‐ネットワーク環境のない場所での利用も可能</li>
<li>AIエンジニアがいなくても、現場で再学習可能
　‐ヒートマップで異常箇所を分かりやすく視覚化。IT人材の確保が困難な企業でも利用可能</li>
</ul>
<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」、「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/business/ip/">https://leapmind.io/business/ip/</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>

「Efficiera® 異常検知モデル」v1.1を開発

<h2 id="poc代行で企業のai実導入を促進">‐PoC代行で企業のAI実導入を促進‐</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、AIの導入検証代行を新たに開始します。LeapMindが提供するAIアクセラレータIP「Efficiera®」用ディープラーニングモデル「Efficiera®物体検知モデル」を対象に実導入を見据えたPoC（概念実証）の代行サービスを行い、AIのさらなる普及を後押しします。</p>
<p><img src="/images/posts/news/7704/8fcee560-.png" alt="Efficiera PoC代行サービスの説明" title="Efficiera PoC代行サービスの説明"></p>
<h2 id="本サービスのポイント">本サービスのポイント</h2>
<p>企業からデータセット*をお借りし、LeapMindが学習と評価を代行。AI導入における企業の下記の課題を解消</p>
<ul>
<li>独自データセットでの実現性を確認したいが、工数が割けない</li>
<li>PoCから実用化までのステップが不明確なので踏み出せない</li>
<li>必要な精度が出なかった場合の改善方法がわからない</li>
<li>実現性評価のための契約締結に時間をかけたくない</li>
</ul>
<p>*AI技術を活用するためには、用途に応じたデータセットが必要となります</p>
<p>人手不足などを背景にAIの活用が注目される一方、日本企業のAI導入は他の先進国に比べて遅れているのが現状です※1。実導入の前段階である概念実証(PoC)は、ライセンス契約締結の手間や、検証に必要となる工数の多さなどが懸念材料となり実施に至らないケースが多く、導入への課題となっています。一方で、実導入前のPoCでは作成したデータセットが課題に対して適切かどうか、実際にAIモデルに対して学習し検証する必要があります。
本サービスは、混雑状況分析の人数カウントや転倒検知などに活用可能で、かつ汎用性の高いFPGA上で高速な物体検知が行える製品として認識されているディープラーニングモデル「Efficiera® 物体検知モデル」を対象に、顧客企業よりデータセットをお借りして学習と評価を実施します。レポートの提供にライセンス契約は不要です。FPGA上で動作するデモプログラムもオプションにて提供可能なほか、デモから実運用への移行を希望される場合には顧客企業に伴走するサポート体制を構築いたします。一連のサービスによってエッジデバイスへのAI導入のハードルを下げ、国内のAI普及を促進します。LeapMindでは、本PoC代行サービスを、他のディープラーニングモデルへも展開する準備をすすめております。</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>
<p>※1 情報処理推進機構（IPA）「AI白書2020」によると、国内のユーザー企業でAIを導入しているのは4.2%</p>
<h2 id="efficiera-poc代行サービス概要">Efficiera PoC代行サービス概要</h2>
<p>＜ポイント＞</p>
<ul>
<li>データセットをお借りして、LeapMindが学習と評価を実施</li>
<li>レポートの提供にライセンス契約は不要※利用規約への同意が必要</li>
<li>FPGA上で動作するデモプログラムも提供可能です※オプション</li>
<li>デモから実運用への移行も可能</li>
</ul>
<p>＜顧客企業にご準備いただくもの＞</p>
<ul>
<li>データセット：学習・検証・テスト用</li>
<li>評価の目的と優先度</li>
</ul>
<p>＜LeapMindが提供するもの＞</p>
<ul>
<li>レポート：データセットの統計情報、評価条件・推論精度・推論速度</li>
<li>推論結果例：バウンディングボックスを描画した画像または推論結果のテキストデータ</li>
</ul>
<p>本サービスに関しては<a href="mailto:business@leapmind.io">こちら</a>までお問い合わせください。</p>
<h2 id="efficiera-fpga-partner-program2-参画企業paltek様からのエンドースメント">Efficiera FPGA Partner Program※2 参画企業PALTEK様からのエンドースメント</h2>
<p>株式会社PALTEK　<a href="https://www.paltek.co.jp/index.html">https://www.paltek.co.jp/index.html</a>
（半導体製品販売、所在地：神奈川県横浜市、代表取締役社長：福田 光治）
「当社ではFPGA及びSoCをベースとした評価ボードやエッジAI向けに適応型システム オン モジュール等を取り扱っており、小型なSoCにAI処理機能を実装されたいお客様には実装容量が小さい特徴を持ったLeapMind社のIPである「Efficiera®」をご提案差し上げるケースが御座います。
その際にIP自身の性能面や精度面、実際のデータを使用した場合にどうかという議題がお客様から寄せられていましたが、今回新たに用意された「Efficiera PoC代行サービス」により、今後のAI開発がより一層加速していくと期待しております。
第1弾の物体検知から広がり、今後さまざまなモデルに対する検証サービスを展開して頂ける事も期待しております。」</p>
<p>※2 顧客課題を解決可能なAI搭載製品・ソリューションの共創を目的とするプログラム</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」、「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="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>製品、サービスに関するお問い合わせ先
LeapMind株式会社
Efficiera事業部　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a></p>

「Efficiera® 物体検知モデル」のEfficiera PoC代行サービスを開始

<h2 id="外観検査に特化エッジaiを活用した迅速でセキュアな製造現場dxが可能に少ない正常データのみで学習全てのai動作がエッジデバイスで完結">外観検査に特化、エッジAIを活用した迅速でセキュアな製造現場DXが可能に
‐少ない正常データのみで学習、全てのAI動作がエッジデバイスで完結‐</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2022年5月25日、超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera®（エフィシエラ）」の技術を用いた新たなディープラーニングモデル「Efficiera 異常検知モデル」を開発し、6月から提供を開始することを発表しました。製造業向けの外観検査に特化し、人手不足が叫ばれる製造現場における迅速な省人化やセキュリティリスク低減に貢献します。</p>
<p><img src="/images/posts/news/7679/db9df7f6-ad%E3%82%A4%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%B8.png" alt="「Efficiera 異常検知モデル」の活用活用イメージ" title="「Efficiera 異常検知モデル」の活用活用イメージ"></p>
<h2 id="異常検知モデルのポイント">「異常検知モデル」のポイント</h2>
<h3 id="正常データのみで学習が完了">•正常データのみで学習が完了</h3>
<p>学習時に外部委託することの多いアノテーション作業が不要になるため、顧客等との秘密保持契約締結が不要です。また、多量の不良品データの準備も不要な上、数秒で学習が完了するため現場への迅速なAI導入が可能です。</p>
<h3 id="学習と推論がともにfpga搭載のエッジデバイス上で完結">•学習と推論がともにFPGA搭載のエッジデバイス上で完結</h3>
<p>画像データの社外送信が不要なため、情報漏えいリスクの低減、煩雑な秘密保持契約が要らず、省力化につながります。
ネットワーク環境のない場所での利用も可能です。</p>
<h3 id="aiエンジニアがいなくても現場で再学習可能">•AIエンジニアがいなくても、現場で再学習可能</h3>
<p>ヒートマップで異常箇所を分かりやすく視覚化。AIの学習結果を保存して再読み込みが可能、簡単に現場でのやり直しが可能となり、IT人材の確保が困難な企業でも利用できます。</p>
<p>慢性的な人手不足により、製造業の現場では自動化へのニーズが高まっています。検品などの外観検査ではAI活用が注目されていますが、IT人材の不足や設備にかかるコストの高さが課題です。また、AIの学習に必要な不良品データの収集が困難なことに加えて、消費者ニーズの多様化から多品種少量生産への対応が求められており、検査対象の変更に伴うAIの再学習にAIエンジニアのサポートを必要とするケースも想定されます。こうした対応への労力も導入ハードルとなっています。</p>
<p>LeapMindはこれまでも、ディープラーニングを使ったデバイスを世に広め、人々の生活を便利にするため、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るAIアクセラレータIP「Efficiera®」を開発してきました。この度開発した「Efficiera 異常検知モデル」は、独自の技術「極小量子化技術」等を活かし、現場での実用に即した、高セキュリティかつ運用しやすいAI外観検査を実現します。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に加え、学習が正常データのみで完了するという二つの特徴によって、様々な利点を持たせました。クラウドAIを利用する場合と比べて、検査対象の画像をデバイス外に出す必要がないため、社外送信時に懸念される情報漏えいのリスクを低減するほか、広帯域ネットワークやクラウドサービス利用料の削減にも貢献します。また、オンプレミスGPUサーバーを利用する場合と比べると、機材コストや設置スペースを理由とした拡張性への懸念も解決します。
さらに、学習は数十枚の正常データのみを使って数秒で完了し、多量の不良品データが不要です。正常データのみで学習できるため、アノテーション*¹ 作業が不要となり、また学習した不良しか検知できないというリスクを下げ、想定外の異常も検知することが可能です。再学習時の動作も簡便で、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できます。学習結果は数MBのデータに保存して後から推論に利用できるため、誤った学習のやり直しも簡単です。IT人材の確保が困難な企業や、広帯域ネットワークを利用できない地方に製造拠点を持つ企業においてもスムーズなAI実用化を叶え、製造業のDXを後押しします。
*¹データに情報タグを付加すること。作業は社外に依頼するケースが多く、情報漏洩リスクとなり得る。</p>
<p><img src="/images/posts/news/7679/2ef74f6d-.png" alt="「Efficiera」異常検知モデルによる外観検査のイメージ" title="「Efficiera」異常検知モデルによる外観検査のイメージ">
図：「Efficiera」異常検知モデルによる外観検査のイメージ。不良品の異常箇所はヒートマップによる視覚化によって一目で分かる</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="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="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
Efficiera事業部　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a>　</p>

【プレスリリース】「Efficiera® 異常検知モデル」を開発

<h2 id="超低消費電力aiアクセラレータipefficieraを搭載した実証チップai-oneにて目標周波数での安定動作を確認">超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」を搭載した実証チップ「AI-One」にて目標周波数での安定動作を確認</h2>
<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、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「AIチップ設計拠点（AI Chip Design Center: AIDC)」で共同で構築を進めている、AIアクセラレータ開発のための評価プラットフォームにおいて、AIアクセラレータ提供企業として協力しました。本評価プラットフォームの実証チップである「AI-One」には、LeapMindが独自開発した超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」が搭載されています。このAI-One評価ボードを使いLeapMindが行った評価結果を、本日2022年3月25日に行われた第33回AIDCフォーラムにおいて発表しました。</p>
<p>AIチップの開発には、半導体を設計するための高度な技術とともに、高額な回路設計ツールや検証装置などをそろえる必要があり、中小・ベンチャー企業などには、それが研究開発を進めていくうえで大きな障壁となります。
このような状況を踏まえ、NEDOが、AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業において、国立研究産総研、東京大学と共同で、 AIチップ設計拠点（AIDC）を配置、半導体設計に必要な共通基盤技術の開発や設計環境の整備を進めています。</p>
<p>LeapMindは、この事業の一環として、AIDCで進められている評価プラットフォーム構築のプロジェクトに協力し、当社独自のAIアクセラレータ「Efficiera」が搭載されたSoCを評価プラットフォームとして検証を進めた結果、目標の周波数での安定動作が確認でき、また実機によるシステムレベルでの評価を短期間に行うことが可能になりました。</p>
<p>LeapMindは、このプロジェクトから得た知見、評価結果を製品開発へ役立て、今後もエッジAIのさらなる普及に努め、ディープラーニングによる社会課題の解決を目指してまいります。</p>
<h2 id="実施事項">実施事項</h2>
<p>LeapMindのAI processorのIPをAI-One SoCに集積
　- RTLの提供及びSoCへの集積に必要な情報の提供
　- AIDC評価プラットフォームでの機能・性能検証の実施
AIDC評価プラットフォーム＋弊社の技術でIP/SoC/実機の検証を一気通貫に実施</p>
<h2 id="efficieraについて">Efficieraについて</h2>
<p>「Efficiera」とは、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。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="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>*【商標等注記】「Efficiera」は、LeapMind株式会社の登録商標または商標です。その他の登録商標・商標は、それぞれの所有者にその権利が帰属します。
*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
Efficiera事業部　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a>　</p>
<p>製品・サービスに関するお問い合わせ先
LeapMind株式会社
Efficiera事業部　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a>　
製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>

LeapMind、産官学共同AIチップ開発加速へ向けたプロジェクトへ協力

<h2 id="マクセルフロンティアの新しい画像認識ソリューションixam-vision-シリーズに採用2022年10月より発売開始予定">マクセルフロンティアの新しい画像認識ソリューション「iXAM Vision シリーズ」に採用、2022年10月より発売開始予定</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、マクセル株式会社のグループ会社であ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:太田博之、以下マクセルフロンティア)と、LeapMindの超低消費電力AI推論アク セラレータ IP「Efficiera(読み方:エフィシエラ)」の商用ライセンスについての契約を締結したことを発表いたします。この Efficiera は、マクセルフロンティアが本日発表する画像認識ソリューションの新シリーズ「iXAM Vision シリーズ」(読み方: イグザム、以下iXAM)においてAI処理性能を強化する技術として採用されます。このiXAMは、2022年10月より発売される予定です。</p>
<p>今回の契約締結により、画像認識システムの開発に30年以上の実績を有するマクセルフロンティアと、電力や面積に制約のあるエッジデバイス上でのディープラーニング技術適用を支える LeapMindの「極小量子化技術」の融合が可能となり、マクセルフロンティアの画像認識システムへのAI活用をさらに推し進めるものとなります。</p>
<p>今回の契約では、「Efficiera」IPとともに、LeapMindが開発するEfficiera用ディープラーニングモデル「物体検知モデル」 と「異常検知モデル」も合わせて提供いたします。この省スペース、コンパクトを特徴とした「Efficiera」と、エッジデバイス上に搭載可能、かつ最適化や再学習が容易なEfficiera用ディープラーニングモデルによって、AI機能を付加したエッジデバイス開発を早期に実現することが可能になります。
LeapMindは、今後もエッジ AI のさらなる普及に努め、ディープラーニングによる社会課題の解決を目指してまいります。</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10月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」とは、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。
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用ディープラーニングモデルについて">Efficiera用ディープラーニングモデルについて</h2>
<p>Efficiera ディープラーニングモデルとは、エッジデバイス上でご利用いただくことができる学習済みモデルです。物体検出、異常検知、AI画像処理、の学習モデルを開発、提供しております。</p>
<p>物体検出モデル:
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、広範囲のアプリケーションに応用ができます。</p>
<p>異常検知モデル:
エッジデバイス上でAIによる外観検査をリアルタイムに実現できるモデルです。検査対象の仕様が変わっても、エッジデバイスだけで簡単にAI学習を行うことが可能です。</p>
<p>AI 画像処理モデル:
エッジデバイス上でリアルタイムに動作しノイズの多い画像に対してノイズを低減し高画質化する、画質改善を特徴とするモデルです。</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>*【商標等注記】「Efficiera」は、LeapMind株式会社の登録商標または商標です。その他の登録商標・商標は、それぞれの所有者にその権利が帰属します。
*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 Efficiera事業部 広報担当
TEL:03-6696-6267
メール:<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>
<p>製品・サービスに関するお問い合わせ先
LeapMind株式会社 Efficiera事業部
Business Development Team
TEL:03-6696-6267
MAIL:<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a>
製品公式サイト URL:<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>

【プレスリリース】マクセルフロンティア株式会社と超低消費電力AIアクセラレータ IP「Efficiera」のライセンス契約を締結

<h2 id="aiノイズ低減によりエッジカメラでスマートフォンのような高画質化を実現">AIノイズ低減によりエッジカメラでスマートフォンのような高画質化を実現</h2>
<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、エッジデバイス上でリアルタイム動作するAI画像処理モデルを発表しました。この画像処理モデルは同社の超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」(エフィシエラ）を使うことにより、エッジデバイス上でリアルタイムに動作しノイズの多い画像に対してノイズを低減し高画質化する、画質改善を特徴とするモデルです。従来より挙げられていた性能面と画質精度面の課題を解決し、高性能・高画質・軽量化を実現いたしました。</p>
<h2 id="課題">課題</h2>
<p>性能面：エッジデバイス上では計算コストの高いAIによる画像処理のリアルタイム動作は困難
画質精度：画像を入力し画像を出力するAI画像処理に対する極小量子化は、画質の劣化（色や解像感の再現など）がある</p>
<h2 id="解決方法及び成果">解決方法及び成果</h2>
<p>同社の極小量子化技術により軽量化が実現し、Efficiera v2の性能スケーラビリティと組み合わせることで、動画カメラでのリアルタイム動作も可能となりました。そして同社のPixel embedding*¹ 技術により高画質化を実現し、通常用いられる32bit浮動小数点でのモデルと遜色ない画質を実現しました。その結果、部品コストの高い高感度センサーや大型レンズがなくてもAIによる画質改善ができ、画質重視のカメラはスマートフォンのようなAIによる高画質化が可能となり、産業用カメラ（監視カメラ、検査用カメラ）などの低照度下や十分な露光時間を取れない動画カメラでも、高画質化により物体認識や検査の精度を向上することができます。</p>
<p>本モデルは2月より評価版として提供を開始いたします。入手ご希望の方は、<a href="mailto:business@leapmind.io">こちら</a>までお問い合わせください。</p>
<p>AI画像処理モデルの発表に際して、LeapMind取締役CTOの徳永拓之は、次のように述べています。「低ビット量子化モデルによるAI画像処理技術の製品化は我々が調べる限りでは世界初です。このモデルはハードウェアとソフトウェアの両面に注力しているLeapMindだからこそ実用化できた製品であり、極小量子化の新たな有用性を示すことができたと考えています。」</p>
<p>*¹ Pixel embedding
入力されたデータの中からいかに重要なデータを残して量子化するかとういう入力画像を複数チャネルの2ビットデータにエンコードする手法</p>
<h2 id="極小量子化12bitモデルで32bit浮動小数点モデルと遜色ない画質を実現">極小量子化(1,2bit)モデルで32bit浮動小数点モデルと遜色ない画質を実現</h2>
<p>入力画像 左: ISO51200, 1/800sec, F4.0で撮影、右: ISO102400, 1/320sec, F8.0で撮影
<img src="/images/posts/news/7528/ca32098b-input.png" alt="ノイズが発生している従来の画像" title="ノイズが発生している従来の画像"></p>
<p>出力画像 : 32bit浮動小数点モデル
<img src="/images/posts/news/7528/4804c6b3-fp32.png" alt="ノイズがやや低減された32bit浮動小数点モデルの画像" title="ノイズがやや低減された32bit浮動小数点モデルの画像"></p>
<p><strong>出力画像 : LeapMind 極小量子化モデル</strong>
<img src="/images/posts/news/7528/ec6fe060-efficieranr.png" alt="ノイズが低減されたLeapMind極小量子化モデルの画像" title="ノイズが低減されたLeapMind極小量子化モデルの画像"></p>
<h2 id="特長">特長</h2>
<ul>
<li>Raw入力・Raw出力の raw-to-rawノイズ低減モデル
　　- Raw-to-rawのため、既存の画像処理パイプラインへの影響が最小限</li>
<li>ディープラーニングベースのノイズ低減処理
　　- 組込みアプリケーション向けに最適化されたState-of-the-art NRアルゴリズム</li>
<li>再学習可能な学習済みモデルをご提供
　　- 学習済みのノイズに加え、センサー固有のノイズの再学習により、モデルを最適化</li>
<li>リアルタイム動作可能な軽量処理
　　- Efficiera v2の性能スケーラビリティにより、動画カメラでのリアルタイム動作にも対応</li>
</ul>
<p><img src="/images/posts/news/7528/b5a83b3a-nr_technical_image.png" alt="ディープラーニングベースのノイズ低減処理イメージ" title="ディープラーニングベースのノイズ低減処理イメージ"></p>
<h2 id="efficieraについて">Efficieraについて</h2>
<p>「Efficiera」とは、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。
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="leapmindについて">LeapMindについて</h2>
<p>2012年に創業したLeapMind（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、「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、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、コンシューマエレクトロニクスや自動車産業など製造業中心に、150社を超える採用実績があります。また、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。LeapMindの事業は高く評価されており、累計調達額は49.9億円に達しています（2021年5月現在）。詳細は<a href="https://leapmind.io/">こちら</a>をご参照ください。</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>*社名、ロゴ、文中の製品名はLeapMind株式会社の商標または登録商標です。
*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>お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Efficiera事業部　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

【プレスリリース】エッジデバイス上で動作可能なAI画像処理モデルを発表

<p>バージョン1の導入実績と市場評価を踏まえ、より多くの実製品への適用に向けた製品完成度が向上</p>
<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、同社が開発・ライセンス事業をしている超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」（エフィシエラ）のバージョン2（以下: v2）を発表しました。LeapMindは2021年9月にEfficiera v2ベータ版を公開し、今までSoCベンダーならびにエンドユーザの製品設計者など、多くの方々からベータ版の試用とフィードバックを受けてきました。Efficiera v2は、2021年12月から提供開始予定で、入手ご希望者は、<a href="business@leapmind.io">こちら</a>までお問い合わせください。</p>
<p>Efficiera v1の実績及び v2の発表に際して、LeapMind CEOの松田総一は、次のように述べています。「昨年、商用版として正式提供開始し、Efficieraを多くの企業様にご評価いただき、2021年9月末までに国内8社とライセンス契約を締結しました。当社が、企業理念として掲げている「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」が、v1の提供を通して着実に進んでいる手応えを感じています。今後も更なる技術革新、製品ラインナップ拡充によるAI普及に努めて参りたいと思います」</p>
<p>Efficiera v2は、v1の導入実績と市場評価を踏まえて、最小構成の回路規模はそのままに、より広い性能レンジへの対応と、より多くの実製品への適用が可能となる応用範囲を拡大し、製品完成度が一層向上しました。</p>
<p><img src="/images/posts/news/7432/0be4b840-efficiera2%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%BB%E3%83%97%E3%83%88%E5%9B%B3-660x371.png" alt="Efficiera v2のコンセプト図" title="Efficiera v2のコンセプト図">
Efficiera v2のコンセプト</p>
<p>LeapMind取締役CTOの徳永拓之は、次のように述べています。「昨年のv1のリリース以降、”世界最高電力効率のDNNアクセラレータの開発”を目指して、設計・検証手法、開発プロセスの強化を図り、ASICやASSPでの採用にも応えられるよう、この「Efficiera」v2の開発を進めてきました。また、極小量子化技術のメリットを最大限に活用して頂くために、ディープラーニング側での推論学習モデルの開発も進めてきています。この両輪を使いこなす術を提供できることが、私たちリープマインドの最大の強みです」</p>
<h2 id="efficiera-ｖ2の主な仕様特長">Efficiera ｖ2の主な仕様・特長</h2>
<h3 id="a最小構成の回路規模はそのままにより広い性能レンジをカバーし応用範囲を拡大">A.最小構成の回路規模はそのままに、より広い性能レンジをカバーし応用範囲を拡大</h3>
<h4 id="ハードウェア機能">ハードウェア機能</h4>
<ul>
<li>MACアレイの多重化 + マルチコア化による性能スケーラビリティ、最大48倍</li>
<li>v2はCovolution pipelineの中のMACアレイの数をv1（x1、x４選択可能）の3倍にできるようにし、さらにコア数を4コアまで選択できるようにすることで性能スケーラビリティを拡大</li>
<li>畳み込み・量子化に加えてSkip connectionとPixel Embeddingをハードウェア実行
1.Skip connectionはレイヤー数の多いCNN, convolutional neural networkでよく用いられる演算(v1ではCPU実行)
2.Pixel embeddingは入力データの量子化を行う手法</li>
<li>同一構成のEfficiera 1と同等の使用リソース
1.規模の限られたFPGAデバイスにAI機能を実装できるからこそ価値を生み出せるアプリケーションが存在するため
2.LeapMindでは実用的なディープラーニングモデルの実行時間を分析した上で、慎重に追加HW機能を選択</li>
</ul>
<h4 id="socへのインテグレーション">SoCへのインテグレーション</h4>
<ul>
<li>AMBA AXIインタフェース
外部とのインタフェースには引き続きAMBA AXIを採用、ブラックボックスとして見た場合のインタフェースは従来同様、既存の設計からの移行も容易</li>
<li>単一クロックドメイン</li>
</ul>
<h4 id="fpgaでのターゲット周波数">FPGAでのターゲット周波数</h4>
<ul>
<li>FPGAでの動作周波数も従来と同等、デバイスには依存するが150~250MHz程度が期待可能
1.256 GOP/s @125MHz (1コア)
2.～12 TOP/s @250MHz (2コア)</li>
<li>暗号化RTLとして提供</li>
</ul>
<h3 id="b-設計検証手法を改善し開発プロセスも見直すことでfpgaだけでなくasicasspにも適用できる品質を確保">B. 設計・検証手法を改善し、開発プロセスも見直すことで、FPGAだけでなくASIC/ASSPにも適用できる品質を確保</h3>
<h3 id="c-これまでleapmindだけが行なってきたefficiera向けのディープラーニングモデル開発をユーザが行えるようにするモデル開発環境ndkの提供を開始">C. これまでLeapMindだけが行なってきたEfficiera向けのディープラーニングモデル開発を、ユーザが行えるようにする、モデル開発環境（NDK)の提供を開始</h3>
<ul>
<li>Efficiera用極小量子化DLモデルの作成に必要なコード・情報のパッケージ</li>
<li>GPU用ディープラーニングモデルの開発者であれば、すぐに活用可能</li>
<li>DLフレームワークはPyTorchとTensorFlow 2をサポート</li>
<li>学習環境はGPU搭載Linuxサーバ</li>
<li>推論環境はEfficiera搭載デバイス</li>
<li>LeapMindからサポートを提供</li>
</ul>
<h2 id="パートナー各社様からのコメント-50音順">パートナー各社様からのコメント (50音順）</h2>
<p><img src="/images/posts/news/7432/aioinisseidowa-logo.png" alt="あいおいニッセイ同和損害保険株式会社ロゴ" title="あいおいニッセイ同和損害保険株式会社ロゴ">
<strong>あいおいニッセイ同和損害保険株式会社様</strong>
<a href="https://www.aioinissaydowa.co.jp/">https://www.aioinissaydowa.co.jp/</a>
あいおいニッセイ同和損害保険株式会社は、LeapMindによる「Efficiera v2」のリリースを心より歓迎いたします。当社はテレマティクス自動車保険のパイオニアとして極小量子化ディープラーニング技術゙を活用した商品・サービスの研究開発を進め、「CSV×DX」をキーワードに社会課題解決に資する商品・サービスを提供することで「安全・安心なモビリティ社会」へ貢献することを目指していきます。</p>
<p><img src="/images/posts/news/7432/eizo-logo.png" alt="EIZO株式会社ロゴ" title="EIZO株式会社ロゴ">
<strong>EIZO株式会社様</strong>
<a href="https://www.eizo.co.jp/">https://www.eizo.co.jp/</a>
EIZOは、LeapMindによる「Efficiera v2」のリリースを心より歓迎いたします。チャレンジは続きますが、私たちの技術パートナーシップを結実させ、今後とも当社製品・システムを通じて、社会やお客様が抱えるさまざまな課題解決に寄与できるよう、努めてまいります。</p>
<h2 id="efficieraについて">Efficieraについて</h2>
<p>「Efficiera」とは、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。
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="leapmindについて">LeapMindについて</h2>
<p>2012年に創業したLeapMind（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、「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、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、コンシューマエレクトロニクスや自動車産業など製造業中心に、150社を超える採用実績があります。また、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。LeapMindの事業は高く評価されており、累計調達額は49.9億円に達しています（2021年5月現在）。詳細は<a href="https://leapmind.io/">こちら</a>をご参照ください。</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>　社名、ロゴ、文中の製品名はLeapMind株式会社の商標または登録商標です。
　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>お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Efficiera事業部　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

【プレスリリース】LeapMind、超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficieraバージョン2」を発表

<p>「何か一つでも多くのことを持ち帰ってくれたら、それだけでインターンとしては大成功だと思います。」</p>
<h2 id="introduction">introduction</h2>
<p>はじめまして！
2021 年の夏の間、LeapMind の Summer Internship Program として Anomaly Detection チームに参加させていただいておりました、伊集です。</p>
<p>今年で学部二年生になって、そろそろ進学や就職について考え始める時期にさしかかったこともあり、思い切ってインターンに参加させていただきました。
何もかもが初めてのことだらけであり、正直なところ不安に思うことは多くありました。そんな中、チームや会社のみなさんはとても暖かく迎えていただけましたし、とても快適なインターン生活だったかと思います。</p>
<p>中でも、インターンが始まって一週間ほどが経過したときに、チームメンバーやサブメンターとして仕事をサポートしていただいた今村さんがかけてくださった言葉が冒頭のものでした。
このインターンを通して一番うれしかった一言でもありますので、この post では、私がこのインターンから持ち帰った思い出たちの一部を、会社やインターンの雰囲気とともにお伝えできたらなと思います。</p>
<h2 id="働き方や働いてみてのこと">働き方や働いてみてのこと</h2>
<p>私が作業をするときに感じる煩わしさの一つとして、各種サービスにおけるアカウントの管理などがあります。IDがあったり、メールアドレスでログインしたり、パスワードに記号が使えないサービスがあるかと思えば、逆にパスワードに記号がないとアカウントが作れないサービスもあったりなどです。</p>
<p>しかし、LeapMind でインターンを始めてから業務を終えるまでの間を振り返ってみると、Google アカウントでのログインが基本になっていることもあってそういった煩わしさが一切なく、非常に快適に過ごすことができたかと思います。</p>
<p>また、何かわからないことがあれば何でも自由に聞ける slack のチャンネルがあったりと、どうしても発生してしまう煩わしさや業務上のストレスが削ぎ落とされており、こうした工夫が快適な労働環境に繋がっていたのではないかなと思います。</p>
<p>COVID-19 の影響もあって、今回のインターンはフルリモートでの開催となりました。東北の片田舎からしか働けなかったことを残念に思う一方で、</p>
<p>コアタイムなし！！
フルフレックス！！
オンライン出社！！</p>
<p>という、時間に一切縛られない働き方ができたことで、精神的にはとても穏やかに働くことができたのかなと思います。</p>
<h2 id="coffee-break-ができた">Coffee Break ができた</h2>
<p>一方で、やはりオンラインでインターンをする大きなデメリットとして、社内の他のチームの方とコミュニケーションをする機会が一切ないというものがあります。入社して一週間が経過したタイミングのミーティングでもこの話題が上がり、今村さんが「せっかくインターン来たのにもったいないですね〜」と仰られていたことを覚えております。</p>
<p>そのことをきっかけとして、毎日 16:45 頃から、雑談をする時間として Coffee Break という誰でも参加できる場を設けられました。話が出た翌日には企画として立ち上がっていたこともあり、フットワークの軽さには感動しました。</p>
<p>時間の都合などもあり、来た方は一部の人に限られてはいたのですが、人事の方が他部署の方々を引っ張ってきてくれたりと、多くのチームの方とお話する機会になりました。</p>
<p>「他のところのインターンにも行ってみて、ここが本当に合っているのか、自分に合う場所はどういうところかをちゃんと模索した方が良い」などといった、どちらかと言うと会社としてはデメリットになり得るようなアドバイスなども個人的にしていただいたりと、業務には関わらない多くのことをこの場で学べたのではないかと思います。</p>
<p>僕が早く出勤して早く退勤した翌日の朝、先輩社員の方が残した「コーヒーブレイク誰もこん」「松田さん(※CEO)と二人きり気まずい」といったログをみて、朝から声を出して笑ったこともありました。その節はタイミングが悪くて出席できず、大変申し訳なかったです。</p>
<h2 id="ランチ会">ランチ会</h2>
<p>その他のコミュニケーションの場として、インターン中に 5 回ほどオンラインランチ会が設けられました。</p>
<p>それぞれの会ごとに異なるメンバーが集まっていましたが、本当に雑談をするだけの場という雰囲気で開催されていました。CRO の兼村さんと CTO の徳永さんが参加された会ですら、顕微鏡を使う歯医者さんの話が一番長く話されたのではないかと思います。</p>
<p>オンライン上でのコミュニケーションだと相手の為人がわかりにくい側面があり、実はユニークで面白い人がそっけなく見えたりと、短い期間で打ち解けるには難しい部分もあったかと思います。あとから振り返ってみると、インターンとして参加した私達に対して、こうした雑談の場を設けていただけたことは、そのとき考えていた以上に作業を円滑に進められるようになることに役立っていたのかなと思いました。</p>
<h2 id="全社ミーティングに参加したこと">全社ミーティングに参加したこと</h2>
<p>自己紹介も兼ねて、全社ミーティングに参加させていただく機会もありました。</p>
<p>開始時の挨拶として、山崎さん(※えらい人)が「本日、私の誕生日の、ちょうど1ヶ月後であるめでたい日に開催できることを嬉しく思います。」などと冗談を仰られていたので、(おっ、山崎さんとたまたま誕生日がちょうど半年違いだな)と思い、「私の誕生日のちょうど 5 ヶ月前の記念すべきこの日に自己紹介させていただけることを〜」なんて言おうと用意していたところ、そこから自己紹介までの間に松田さんがかなり真面目な話をされていて、全くそんなことを言い出せる雰囲気ではなく、「こんにちは、伊集と申します。え〜〜〜〜……福島県の大学二年生で……」といった普通の自己紹介に落ち着きました。
社会では、その場の空気を読んで用意した手札を躊躇せず捨てるスキルが求められることを学べました。捨てた手札の代わりに持ち帰りたいと思います。</p>
<p>後々他の方からお話を伺う限り、インターン生に対して経営状況などの内部情報を公開しない会社も多くあるようです。公開するか否かはいずれも一長一短ではあるかと思いますが、僕が参加した限りでは、会社の一員になれたようで嬉しかったですし、松田さんの話を聞いて、少しでも会社に貢献できるよう頑張りたいなというモチベーションにもなり、結果としては良い方向に作用していたのではないかと思います。</p>
<h2 id="最後に">最後に</h2>
<p>一ヶ月半の間 Anomaly Detection チームに所属して異常検知の課題に取り組んだこともそうですし、ここには書けなかったことも含め、たくさんの経験を頬袋をパンパンに膨らませて持ち帰ることができたかと思います。</p>
<p>一度も出社できなかったことだけが心残りですが、また近い将来、お世話になった方々に会える機会があれば、今度はこちらからお土産を渡せたら嬉しいです。</p>
<p>短い期間ではありましたが、大変お世話になりました！</p>

Pure Cultural Chipmunk’s Internship Participation – Hikari IJU

<p>エッジAIのスタンダードを創るLeapMind株式会社（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、同社が開発・ライセンス事業をしている超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」（エフィシエラ）のバージョン2（以下: v2）の年内商用化発表に先立ち、ベータ版を公開したと発表しました。2020年10月に発表したEfficieraはその省電力、高性能、省面積、性能拡張性により、小型FPGAへの容易な実装が可能であるほか、量産ボードへの対応によるエンドユーザの最終製品の開発期間短縮に貢献するなど、高い評価を受けています。LeapMindはv2ベータ版の公開を通して、SoCベンダーならびにエンドユーザの製品設計者など、多くの方々によるベータ版の試用とフィードバックを期待しています。v2ベータ版入手のご希望者は、<a href="business@leapmind.io">こちら</a>までお問い合わせください。</p>
<h2 id="efficiera-ｖ2の主な仕様特長">Efficiera ｖ2の主な仕様・特長</h2>
<ul>
<li>ハードウェア性能の大幅な向上: 27TOPS/Wから100TOPS/Wの実現と、Skip connection、Convolution、Pixel Embeddingといった各機能の高速化。</li>
<li>FPGAをはじめASIC/ASSPを活用した柔軟なシステム開発が可能。</li>
<li>Efficiera IP上でのモデル開発を個別に行いたいとのユーザの希望にお応えするため、極小量子化モデル開発環境「Efficiera NDK（Network Development Kit）」を提供。</li>
</ul>
<p><img src="/images/posts/news/7394/e62f6eaf-concept-660x371.png" alt="Efficiera ｖ2の主な仕様イメージ" title="Efficiera ｖ2の主な仕様イメージ"></p>
<p>v2ベータ版公開について、LeapMind執行役員でEfficiera事業を統括する山崎勝利は、次のように述べています。「Effciera v2の開発が予定通り進み、ベータ版のリリースができることを心より嬉しく思います。Effciera v2はFPGAのみならずASIC/ASSPでのご採用も視野に入れ、また機械学習を利用したエッジでの画像/映像処理なども可能とするハードウェア性能を実現する製品です。市場では、多量のデータを必要とする複雑な推論処理は、ネットワーク負荷、電力効率、リアルタイム性など様々な条件、制約を踏まえ、クラウド上での処理かエッジ処理かの議論が行われています。当社のコア技術である極小量子化技術は、複雑かつ大容量のデータを使用した推論処理をエッジデバイス上で行うことを前提に開発を進めてきており、エッジ上での推論処理を迷わず選択できるようなデバイス開発を促進する一助となることを目指しています。Efficiera v2では、特に画像処理における処理能力が格段に向上しており、エッジデバイス上でAIによる高精細な画像処理が必要とされる場面において、その能力が発揮されていることを当社の開発部門で確認しています。Efficiera v2が、従来のエッジでの機械学習応用範囲を大きく拡大する起爆剤になることを期待しています」</p>
<h2 id="efficieraについて">Efficieraについて</h2>
<p>「Efficiera」とは、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。
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="leapmindについて">LeapMindについて</h2>
<p>2012年に創業したLeapMind（東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田総一）は、「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、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、コンシューマエレクトロニクスや自動車産業など製造業中心に、150社を超える採用実績があります。また、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。LeapMindの事業は高く評価されており、累計調達額は49.9億円に達しています（2021年5月現在）。詳細は<a href="https://leapmind.io/">こちら</a>をご参照ください。</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>＊社名、ロゴ、文中の製品名はLeapMind株式会社の商標または登録商標です。
＊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>お問い合わせ先
LeapMind株式会社
Efficiera事業部　広報担当
TEL：03-6696-6267
メール：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

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