LeapMind:クラウドはもう古い!?:2020年は’エッジ’の時代(動画):  LeapMind: Cloud is old! ? : 2020 is the ‘edge’ era:  LeapMind:云很久了! ? :2020年是“边缘”时代

LeapMind:クラウドはもう古い!?:2020年は’エッジ’の時代(動画): 
LeapMind: Cloud is old! ? : 2020 is the ‘edge’ era: 
LeapMind:云很久了! ? :2020年是“边缘”时代

クラウド・コンピューティングの限界:

「データは現代の石油」とも言われています。

さまざまなビジネス分野で、データ活用が進んでいます。

  1. アマゾン・ドットコム:「AWS」、
  2. マイクロソフト:「Azure」、
  3. グーグル:「Google Cloud Platform」

大規模データセンターで、膨大なデータを処理する技術は、「クラウド・コンピューティング」と呼ばれ、多く普及しました。

エッジ・コンピューティングの時代:

しかし今は、クラウドサービス活用と同時に、「エッジ・コンピューティング」の開発が急拡大

身近な端末(=エッジ端末)で、データを処理する技術の必要性が求められているのです。

  1. スマートフォンや
  2. 自動運転、
  3. 防犯カメラなど、

データを取得した場所に近いところで、処理が求められるようになりました。

今、必要な技術:迅速な処理

エッジ・コンピューティング自体は新しい技術ではありません。

AIの活用が本格化する今、必要とされているのは、“より大きなデータを、より速く”処理する技術です。

自動運転:

  1. 「車センサーやカメラが検知した障害物のデータ」を、瞬時に分析、
  2. ブレーキを「踏む」、「踏まない」など、即時判断が不可欠。
  3. 「映像を毎回データセンターに送って処理」すると、時間がかかりすぎてしまいます。

ドローン:

  1. 撮影した映像をリアルタイム分析する場合、
  2. バッテリーの容量が限られているため、
  3. AIの情報処理で省エネルギーが不可欠。

エッジ・コンピューティング:市場規模

エッジ・コンピューティングの市場規模は、2017年/1億7000万ドルから、2025年/10倍に成長する試算もあります。

半導体チップの開発は、アメリカや中国の半導体メーカーが世界をけん引しています。

日本スタートアップ:LeapMind

一方、日本にも注目されるスタートアップ企業があります。

2012年に創業したスタートアップ企業LeapMind(渋谷区に拠点)です。

従業員は、たった80人。

人工知能技術:最も有望な100社

おととし、米調査会社が、人工知能技術:最も有望な100社を発表しました。

「革新的な人工知能技術に取り組んでいる最も有望な100社」の1つに選出されました。

手のひらサイズの端末でディープラーニングによる処理」を行います。

LeapMind:主な特徴

画像処理に特化したAIアルゴリズムと、半導体チップ回路の設計」を行っています。

とにかく少ないエネルギーで画像データを処理できるのが特徴です。

LeapMind:実用化の事例

すでに実用化に向けた取り組みが、進んでいます。

川崎重工と連携:

電車の車両を設計している川崎重工と連携。

  1. 電車のホームドア設置カメラで、撮影された映像を、LeapMindの半導体チップで分析し、
  2. 電車のドアに傘や服など、異物が挟まっていると、自動で検知し警告します。

「ドアが閉まってから発車するまでのおよそ2秒の間に分析」することが求められますが、

9割以上の確率で異物のみを検知することに成功。

これまでに

  1. トヨタ自動車
  2. 三井物産のほか、
  3. アメリカ大手ITインテルなど

国内外からおよそ50億円の出資を受けています。

今後、アメリカで事業を拡大していきたいとのこと。

NHKニュース

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20191224/k10012225551000.html?utm_int=news-business_contents_tokushu-business_002