AWS Startup ブログ

Category: Customer Solutions

日本のスタートアップにおける AI/ML 事例

今や多くのスタートアップにおいて、人工知能 (Artificial Intelligence; AI) や機械学習 (Machine Learning; ML) は単なる話題作りではなく、データに基づく新たなビジネス価値の創出・自動化を行う上で欠かせないツールになっています。AWS をご利用中のスタートアップのお客様からも、多くのユースケースが紹介されています。本記事では、既に公開されている AI/ML 事例からアイディアを集め、読者の皆様が機械学習の第一歩を始めるための手がかりとなるようまとめたものです。

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AWSの持つ3つの要素が、クラウド選定の決め手に – アダコテック社による AWS 活用事例

モノづくりの現場では、検査・検品や生産設備のモニタリングなど、品質保証に関わる多くの工程が人間の手作業によって行われています。これまで、こうした業務は熟練の職人による技に支えられてきましたが、近年では技能伝承の難しさや人手不足が大きな課題になっているのです。 このような課題を解決すべく、産業技術総合研究所の特許技術を用いて独自の AI を開発しているのが株式会社アダコテック。 同社は2020年7月31日に開催された国内最大級のスタートアップカンファレンス「Infinity Ventures Summit 2020」のピッチイベント「IVS LaunchPad」で優勝し、いま注目を集めるスタートアップ企業のひとつです。 アダコテックはかつてオンプレミスでサーバーを運用していましたが、昨年に AWS へと移行。より可用性や信頼性、拡張性の高いシステムを構築するために、AWS の各種サービスを有効活用しています。 今回は、アダコテックへのクラウド導入を支援したスタートアップ事業開発部 本部長 畑 浩史とソリューションアーキテクトの松田 和樹が、同社の代表取締役 CEO の河邑 亮太 氏とテックリードの柿崎 貴也 氏にお話を伺いました。 写真は左から順に畑 浩史、河邑 亮太 氏、柿崎 貴也 氏、松田 和樹、AWS の小野里 聡美です。小野里はアカウントマネージャーとしてアダコテック様を担当しており、当日のインタビューに同席しました。

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効率的にインテル® FPGA エッジデバイス上の深層学習推論を実行する

この記事は AWS APN Blog “Using Fewer Resources to Run Deep Learning Inference on Intel FPGA Edge Devices” の和訳です。 推論は機械学習における重要なステージで、トレーニング済みのモデルを用いてエンドユーザーに洞察を提供します。画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションなどの予測タスクを実行するために、モデルがクラウドやエッジにデプロイされます。 しかし、消費電力量や放熱に制限があったり、低レイテンシーかつ高スループットといった要件がある場合、IoT コントローラーやゲートウェイなどのエッジデバイスで大規模な推論を実装することが難しくなる場合があります。 そういった課題を解決するには、ハードウェアとソフトウェアの両方の最適化が必要です。ハードウェアの観点からは、フィールド プログラマブル ゲート アレイ(FPGA) が選択肢にあがる場合があります。FPGA を使用すると、再構成可能な論理ブロックのハードウェアアクセラレーションの恩恵により、単位電力あたりの高いパフォーマンスと、低レイテンシー、柔軟性が得られます。 AWS IoT コンピテンシー を持つ AWS パートナーネットワーク (APN) アドバンストテクノロジーパートナーであるインテル は、豊富な FPGA ポートフォリオを提供しています。インテル® FPGAは、産業用や自動車用といった長い製品寿命と信頼性を必要とする分野で成功を収めています。 本ブログでは、画像分類用のニューラルネットワークをトレーニングし、インテル® FPGA ハードウェア向けに最適化されたバイナリに変換・デプロイする手順について説明します。お手元にデバイスをご用意頂けると、より一層お楽しみ頂けます (詳細は後述)。

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