東芝情報システム株式会社

RealtimeForesight®

独自アルゴリズムのAIを使った超高速、高精度な予測技術

RealtimeForesight(リアルタイムフォーサイト)とは、時系列で変化していく3次元データを、AI技術を活用して予測する技術です。通常、予測精度を上げるためには計算量を増やす必要がありますが、「精度」と「速度」の間にはトレードオフという問題があります。当社は自社開発した独自のアルゴリズムによってこの問題を解決。深度センサやドローン、VRなど、様々な分野での活用が期待できます。

1次元、2次元、3次元と扱うデータが複雑になると、当然のことながら計算にも膨大な時間がかかってしまうことになります。本技術では、1層の畳み込みニューラルネットワークをエンコーダとデコーダに実装した独自アルゴリズムによって、処理の高速化と高精度化を同時に実現しています。

アルゴリズム構成
1層のCNN(畳み込みニューラルネットワーク)で実現した独自アルゴリズム

この独自開発したアルゴリズムにより、リアルタイムに時系列で検出されるデータに遅延を発生させることなく予測できます。また本アルゴリズムは小規模なため、エッジデバイスへのソフトウェア組込みやFPGAなどのハードウェア化が容易にできることも特徴です。

RealtimeForesightのタッチペンへの応用事例

一般的にタッチパネルにタッチペンで描画を行うと、タッチペンの動きとタッチパネルの描画にはタイムラグが生じます。タッチペンの移動予測では、この技術を導入したことによりタッチペンとタッチパネルの描画の遅延を50%改善できました。

タッチペンの移動予測の評価結果

RealtimeForesightは、タッチパネル以外にも、ドローン、V R、深度センサ、ヒートマップ、脳波、ディープラーニングの前処理など、様々な分野・用途での活用が期待できます。他にもこの技術を活用することで、ノイズの軽減や特徴量の鮮鋭化などの効果も得られるので、例えばToFセンサであれば、ノイズの軽減によって物体の識別精度向上が期待できます。

特長

  • 独自アルゴリズムにより、処理の高速化と高精度化を同時に実現
  • 小規模なためソフトウェア組込みやFPGAなどのハードウェア化が容易
  • ノイズの軽減や特徴量の鮮鋭化も可能

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