AI Algorithm R&D SupportAIアルゴリズム研究開発支援

研究の基盤となる論文調査・技術調査をはじめとして、アルゴリズムベースの研究開発・最適化といった研究開発の支援を行います。

論文内容の機能実装や再実験、大域的な技術トレンドの調査から個々の論文理解/内容解説
　・論文内容の機能実装や再実験、お客様のデータセットを用いた性能評価など論文内容を深く追求します。
　・大域的な技術トレンドの調査から個々の論文理解/内容解説など、ご要望に応じて対応します。
これらの詳細な調査と比較によって各手法のアドバンテージが分かり、お客様の目的に応じた手法をご提案出来ます。

　・モデル圧縮フレームワークの技術調査
　・ML/DLの論文調査や詳細な技術調査、トレンド調査
　　・画像処理: 物体検出、instance segmentation, 姿勢推定、異常検知、SLAM
　　・その他: NLP, NAS
　・モデル圧縮技術・ハードウェア技術情報を調査し、モデル圧縮が可能なデバイスのまとめ
　・各論文手法を統一的に評価するモジュールの開発

オペレーティングシステム	Windows／Linux
開発言語	Python／C#
フレームワーク	PyTorch／NNCF／OpenVINO／TensorFlowLite／TensorFlow

画像認識アルゴリズムの研究開発支援の他、モデル圧縮技術（精度を維持しながらのデバイスへの搭載が目的）の調査・実装を行います。

最新の論文情報等を踏まえた、新しいアルゴリズムの研究開発、既存アルゴリズムの最適化
製品化を見据えたプロトタイプの開発・評価を行うことで、お借りしたデータでの最適化を含め、最短期間での製品化の支援を実現します。

　・詳細な量子化解析技術の獲得に向けたML/DLモデル圧縮技術の研究支援
　・独自モデルの性能向上を目的としたML/DLモデル性能評価
　・複数モデルを利用したパイプライン実行のための実装
　・外観検査等のアルゴリズムの実装・評価
　・工場向け待ち行列シミュレータの実装

オペレーティングシステム	Windows／Linux
開発言語	Python／C#
フレームワーク(DL)	PyTorch／NNCF／OpenVINO／TensorFlowLite／TensorFlow／ONNX
ライブラリ(ML)	OpenCV／Pythonライブラリ(主にGitHubで公開)

公開データセットを使用せず、独自の画像を使った学習を行うためには、アノテーションが必要となります。当社では、人物検出、物体検出、姿勢推定、領域選択など、ディープラーニングに必要な学習用データセットのアノテーションを作成します。

最新の論文情報等を踏まえた、新しいアルゴリズムの研究開発、既存アルゴリズムの最適化
・画像の矩形付けや特定領域の着色など、ML/DLで必要となるアノテーション作業を行います。
・習熟度・完成度を高めるために、お客様の仕様を確認しながら作業を進め、品質を担保します。
・作業は、みなとみらい本社で実施し、セキュリティに配慮した作業を行っています。
・複数人で相互にチェックする体制を用いてアノテーション作業者の個人差をなくし、品質均一化を実現します。

　・人体検出用矩形
　・セグメンテーション用境界
　・ラベリングなどのアノテーション