エッジAIスタートアップのエイシング、自動追加学習を実現したエッジAIアルゴリズムSARF(サーフ)を開発

エッジAIスタートアップの株式会社エイシングは、自社のAIアルゴリズム「ランダムフォレスト」において、環境の変化に応じて学習データを自ら更新する自動追加学習(オンライン学習)を実現した新しいアルゴリズム「SARF(Self Adaptive Random Forest)」を開発いたしましたことを発表。

アルゴリズムのオンライン化により、これまでクラウド上で実行されることが一般的であったAIの情報処理をエッジ側で実行するエッジAIの展開を加速化するという。

 AI業界において代表的なアルゴリズムのディープラーニングは、予測精度も高く画像認識や音声認識などに適している一方で、事前に学習させたデータを元に予測を行っているため、その後の環境変化にすぐに対応できず、変化への対応には改めてモデルを再構築するための作業が必要となることがネックとなっっていた。
 そうしたなか、自動運転や工場の自動化などで需要が高まっているのが、変化に適応して学習済みモデルを更新することで人力の調整作業が不要となり、即時性や高いセキュリティ要求にも対応できる「自動追加学習(オンライン学習)」に今回対応したSARFを開発、リリースとなった。

SARFは、ランダムフォレストの特長である多量データ処理や高い精度に加え、ディープラーニングに比べパラメータチューニングが少ないといった優位性踏襲しつつも、自動追加学習も可能にしたあtらしいアルゴリズム。
産業用ロボットの経年劣化によるチューニングや、エアコンの気温変化による温度・湿度の調整などを人力で行う必要がなくなり、新型コロナウイルスの影響で推奨される人的リソースの削減、自動化の推進などに寄与。また、パラメータチューニングが少ないことから初期学習モデル構築が迅速に行える上、その後の運用時の変化にも追従できるため、作業コストやモデルの再構築が必要かどうかといった判断コストを削減することができる。

プレスリリース本文

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