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組込みに特化したディープラーニング開発支援ツールです。「KAIBER」はDNN(Deep Neutral Network)の学習および推論の完全独立した2つのエンジンとして機能します。推論実行エンジンは多様な小型デバイスやエッジサーバー、そしてスマートフォンなどの端末アプリケーションに簡単に組み込むことが可能で、独自の画像認識やデータ解析の推論機能を実現できます。

学習エンジンはPython でコードを書く必要のないGUIと統合されたWindowsアプリケーションで、組込みエンジニア向けのディープラーニング開発支援ツールとして、マイコン機器でのAI機能実装を効率化いたします。

特長

• 小さなモジュールを組み込むだけ
  学習サーバ機能と完全分離された推論エンジンを多様なデバイス・アプリに簡単に組込み可能。
  業界最小クラス(50KB) のフットプリントを実現。さらに小さくカスタマイズも可能。
  
  

• 純国産で商用サポート提供
  簡単GUI でDNN 設計！すべてのコードをゼロから開発。完全自社開発のため、プロジェクトに合わせた柔軟な商用サポートも提供可能。GUI によるニューラルネットワークの設計ガイド機能など、効率よく作業を行えるので開発・検証も容易。

• 多様なアーキテクチャに迅速対応
  フレームワークはJAVA・C で構築。
  組込み推論エンジンはC ライブラリーで提供。
  どんなマイコンやNON OS 環境でも動作し、FPGA やAI チップなど新しいデバイスやプラットフォームにも迅速に対応可能。

• 柔軟な課金モデル
  KAIBER 開発サーバ環境は月額使用料課金方式で、使いたい期間だけ使える。
  少量のテスト販売から量産品への組込みまで、リスクを抑えながら幅広いビジネスに挑戦できるデバイスごとのロイヤリティ契約も準備。

組込み用途の例

• 産業機械 故障予知機能を制御ボードに搭載
• 監視カメラ 精度良い物体認識と不必要なデータをクラウドに送信しないフィルタリング機能
• IoT ゲートウェイ 多数のセンサーデータをゲートウェイでリアルタイム解析しネットワーク遅延を回避
• スマートフォン 独自の画像認識ゲームなど、アプリケーションへの組込み
• 医療機器 ディープラーニングによる非接触UI で医療現場に安心・安全を

製品仕様など概要

• 純国産、商用サポート付、組込み向けディープラーニングフレームワーク
• 実装済みアルゴリズム　
  

  CNN（Convolutional Neural Network）画像認識分野に有効
  SSD（Single Shot MultiBox Detector）画像での物体検知に有効
  LSTM（Long short-term memory）センサーなどの時系列データに有効

• GUI で簡単に学習・推論が可能（Windows 環境の学習サーバ機能）
• 推論エンジンはマイコン、GPU、AI チップに最適化可能
• スタンドアロンで学習・推論環境が構築可能 （ネットワーク、クラウド不要）
• 以下の推論モジュールを標準添付
  Raspbian OS、Windows、ルネサスGR ボード Mbed 用
• ARM マルチコアを利用した並列処理による推論高速化
• 高い移植性により、OS がないデバイスでも推論OK

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