SoCtronics | ARTIFICIAL INTELLIGENCE

AI(人工知能)は、テクノロジーの未来の最前線に立つものです。現在、AIが使用されている代表的なものとしては自動車産業、コンピュータ・ビジョン、音声認識、音声アシスタント、翻訳、チャットボット、ヘルスケア、金融などの分野ですが、今後はAIの応用範囲はこれらに限定されず、ますます広がっていくことが期待されています。今後もAIの技術革新によって人間の努力のほとんどをマシンにオフロードしていくことで人々の生活をより良いものにしていくことが進んでいきます。

SoCtronicsは、機械学習、深層学習、自然言語処理など、さまざまな領域のAIのサブセットに関する経験を有しています。DNNを用いたレーダーベースの物体認証、RNNベースを用いた音の分類（Urban Sound Classification）や人の声の認識（Voice Activity Detect）、NLPベースのインテント分類、Entity抽出やキーワード検出などのアルゴリズムに取り組んできました。SoCtronicsはこうしたAIとDSPの分野における豊富な経験を組み合わすことで、お客様に最適な設計及び実装サービスを提供いたします。

SoCtronicsでは、次のようなサービスを提供しています。

. ML/DL/NLPを用いたアプリケーションの設計と開発、問題解決
. さまざまなプラットフォーム上で最適なアプリケーションの実装
. アルゴリズムのカスタマイズとチューニング
. MATLAB/PythonからC言語や組み込みプラットフォームへのポーティング
. 組込みプラットフォームのリソースに応じたMIPSとメモリの最適化

SoCtronicsは、AI分野の設計・実装サービスをワンストップで提供します。

本ソリューションは、信号機のある交差点で、ポールに取り付けたレーダーで通過する車両の分類を行うものです。目的は、車両を異なるクラス-2輪車、3輪車、4輪車、歩行者-に分類することです。この実装では、複数の畳み込み層と完全連結層を持つCNNを使用しています。

交通標識に取り付けられたレーダーは、様々な車両からの後方散乱信号を受信し、信号処理技術により静的なオブジェクトをフィルタリングし、ターゲットが存在する領域を特定し、ターゲットの特徴を抽出し、こうしてラベル付けされた特徴がモデルのトレーニングに使用され、リアルタイムで車両を分類します。4つのクラスすべてにおいて、予測精度は90%以上を実現しています。この精度は、チャープ構成の慎重な選択、ターゲットを区別する正しい特徴の選択、最適なCNNアルゴリズム/ネットワークの選択、モデルのトレーニングとチューニングによって達成されています。

このソリューションは、テキストコマンドをあらかじめ定義された一連の関数呼び出しを用いて文章からインテントとエンティティを抽出し、それらを関数とその引数に対応させます。

インテントとエンティティの抽出には異なるアルゴリズムが使用され、学習段階でラベル付けされた文はトークン化され、辞書を通してベクトルに変換され、そこからモデルが作成されます。このアルゴリズムによりテキストからスクリプトへの変換をリアルタイムで90%以上の精度で達成します。

RNNベースで音を分類するシステムです。10種類の環境音（エアコン音、車のクラクション、子供の遊ぶ声、犬の鳴き声、ドリル、エンジン音、銃声、ジャックハンマー、サイレン、街頭音楽）を分類することができます。分類にはLSTMが用いられています。このシステムでは、音声をフレームに分割し、特徴量と時間の2次元マップを作成します。そのマップをN-LSTM layerとN-Hidden Layerによって処理し判定を行います。