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ニュース 2019.12.26

エイシング、従来型に対して予測精度最大17.9%向上を実現した独自の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS2」をリリース。より複雑なタスクへ対応可能に

エイシング、従来型に対して予測精度最大17.9%向上を実現した独自の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS2」をリリース。より複雑なタスクへ対応可能に

3行で言うと…エッジAIスタートアップのエイシングが、独自の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS(High Speed)」をバージョンアップした「DBT-HS2」を2019年12月10日よりリリース。
「DBT-HS2」は「DBT-HS」に対し、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合せることで、高速性を保ちつつ、予測精度を最大17.9%向上。
これにより、化学系メーカーなど多種のセンシングデータを扱うような、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応が可能に。
エッジAIスタートアップの株式会社エイシングは、従来の高速型AIアルゴリズム「DBT-HS(High Speed)」をバージョンアップした「DBT-HS2」を2019年12月10日(火)にリリース。「DBT-HS2」は「DBT-HS」に対し、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合せることで、高速性を保ちつつ、予測精度を最大17.9%向上。

エッジAIにおけるAIアルゴリズムには、クラウド接続を必要とせず導入機器側で学習データの更新が可能な自律学習型と、クラウド接続が必要なクラウド型の2種類があり、エイシングが提供する独自のエッジAIアルゴリズム「DBT」は自律学習型に分類される。「DBT」は、高精度、軽量かつオンライン学習が可能という特徴を持っており、エイシングでは、高精度型の「DBT-HQ(High Quality)」と、マイクロ秒単位での高速動作が可能な「DBT-HS(High Speed)」を、提供先の導入目的や適応対象に合わせて提供している。

■多大な前処理作業を必要とせずに高速度・高精度の処理を実現
これまで、従来型の「DBT-HS」では、ユーザーにおいて精度を上げるための前処理に多大な作業を要するという課題があったが、この度、前処理作業量を低減したいといったニーズに対応するため、アルゴリズム内部で処理を行う技術を組み込むことで、多大な前処理作業を行うことなく高い精度での処理を実現した「DBT-HS2」を開発。従来型の「DBT-HS」と新たにバージョンアップした「DBT-HS2」において、手書き英字の特徴量からアルファベットを特定する検証の結果を比較したところ、最大17.9%の予測精度向上が見られた。

■バージョンアップにより、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応可能に
「DBT-HS2」では、データをより高い最適度で学習させるための処理を組み合わせることにより、化学系メーカーなど多種のセンシングデータを扱うような、多くの要素が絡む複雑なタスクにも対応が可能に。

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