What we do
当社は『リザーバコンピューティング』という技術の可能性にいち早く着目し、時系列データの機械学習において主流とされるディープラーニングの性能を超えた『Qore』エンジンを独自開発。GPUなど、高価な機器を使うことなく学習時間を1/100オーダーに短縮し、精度の維持もしくは向上させることに成功しました。
＜少量データで「リアルタイム学習」を高精度に実現する『Qore』シリーズ＞
『リザーバコンピューティング』という技術をベースとして、ディープラーニング（Long short-term memory：LSTM）の性能を圧倒的に超える精度、スピードを実現する多変量時系列処理（Recurrent Neural Network：RNN）ソリューション『Qore（コア）』の開発に成功しました。『Qore』シリーズの特長は「データ波形を効率的に捉えることで、少ないデータ量でLSTMより高速に学習できる」ことにあり、個体差・環境差・時間差等の影響が大きい領域（＝ルールベースの推論モデルが通用しにくい領域）において、特に力を発揮します。
【3つの強み】
■新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション
当社APIにJSON形式で少ないデータを送るだけで、簡単に高精度な時系列処理を行うことが出来ます。ディープラーニングにおいて必要な、複雑なパラメータチューニングは不要です。例えば、僅かな学習データを用いて9名の音声から話者を分類するタスクでは、チューニング無しで99.2%の高精度を実現しました（※当社実験比）。
■安価な2つのソリューションを提供
高価なGPUなどは不要です。当社は従量制APIを提供しており、ボタン一つでマイコン発注し、そのままエッジ化。例えば、『WebQore』は使用した分だけの従量課金。また『EdgeQore』を使用すればGPUを使わずに手元のマイコンで学習処理が可能となり、簡単にエッジコンピューティングが実現できます。
■独自の方法でとにかく速い処理を実現
最新鋭の次世代コンピューティング『リザーバコンピューティング』の活用により、リアルタイム学習が可能。深層学習とは異なる独自の方法でRNNを実現しました。高価なGPUに頼り、学習はバッチ処理……なんてことは不要です。
Why we do
当社は、『リザーバコンピューティング』を活用し、ディープラーニングの性能を超える多変量時系列処理ソリューションの開発に成功しました。リザーバコンピューティングは、レーザーの波長や波動く水面など、ダイナミクス（ノイズソース）を持つ様々な物質を利用したコンピューティングです。
このリザーバコンピューティングを活用した『リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network：RNN）』が、最近新たな機械学習方式として注目されています。入力層・中間層（リザーバ層）・出力層（リードアウトニューロン層）の3層で構成される教師あり学習となるこの方式では、ディープラーニングと異なり、中間層を“溜め池（Reservoir：リザーバ）”にして計算を回すことで特徴の抽出を行ないます。そのため、ディープラーニングで必要だった特徴抽出機能を学習により強化する必要がありません。学習時の中間層の重み更新が不要になり、学習時の計算に必要なデータ量や計算力を著しく節約することができます。“溜め池”にはダイナミクス(ノイズソース)を持つものであれば様々なものが利用可能。現在は、ロボットやタコの身体をノイズソースとして計算する仕組みが探求されています。リザーバコンピューティングは、狭義の意味では、人工の神経回路を使って様々なノイズソースを用意し、そこから適宜情報を取り出して加算し計算する新しい『人工の脳型コンピュータ』と言えます。
現在、当社は『Qore』を用いた機械学習ソリューションが、実際の現場でどんな活用をできるのかを多くの企業と検証しています。大手を含む多様な分野の企業からのニーズが高まっており、様々なコラボレーションを展開する予定です。また、今後は注力分野にフォーカスしてプロダクト開発を進め、ライセンス型のビジネスモデルを構築していきます。機械学習ソリューションを様々な環境やデータに対して活用でき、より簡単に半自動化できるようなデータ処理プログラムの開発を行うことで、多くの企業やユーザーにサポート無しでもソリューションを使える環境づくりを進めていきます。
How we do
【フレキシブルな環境で活躍できる！】
創業から1年も経っていないスタートアップの当社は、創業メンバーが20・30・40代と幅広く、ほかにも70代のメンバーもおりバラエティあるメンバーが活躍している場所です。会社組織としては、これから様々な整備を進めていく段階なので、大胆な発想や意見も歓迎です。あなたの意欲や知見を存分に発揮してください。就業形態、就業時間、就業場所……拘束はありません。社会的意義の高い技術を追求する意思があれば、比較的自由に動くことができます。
