AI普及後の未来から逆算しエンジニア界で無双状態になりたい方募集！

Orchestrating Collective Intelligence: ビッグデータから集結型インテリジェンスの時代へ TieSet Inc.（タイセット）は、シリコンバレーに研究開発の拠点を置き、世界のトップ大学や研究機関と連携しながら、分散連合学習、転移学習、深層強化学習といった最先端のAI技術を発展させています。私たちは、これらの技術を活用し、現実社会に価値をもたらす最高品質のプロダクトを開発し、世界市場への普及を目指します。 AIの進化と課題 従来のAI技術には、「クラウドAI」と「エッジAI」が存在してきました。 ・クラウドAI：端末（エッジ）からクラウドへデータを送信し、クラウド側で学習・推論を行い、その結果を端末へ返す方式。 ・エッジAI：学習済みのAIモデルを端末に導入し、リアルタイム推論を可能にする方式。 しかし、近年ではプライバシー保護の重要性が増しており、世界各国で関連法案が整備されています。企業にとって、クラウドAIやエッジAIに依存することは、プライバシーリスクや高額なクラウド運用コストといった課題を抱えることになります。これらの問題を解決するためには、学習も端末で行える環境の構築が求められています。 TieSetのアプローチ：STADLEによる分散学習 TieSetは、2020年4月の創業以来、分散連合学習のプラットフォーム STADLE（Scalable Traceable Adaptive Distributed Learning） を開発してきました。STADLEは、学習と推論の両方をエッジ端末で完結させつつ、各端末で得られた学習結果（パラメータ）のみを統合し、端末に再配布する 仕組みを提供します。これにより、 ・端末ごとのデータの偏りを補正しながら、汎用的なAIを各端末に適用できる ・端末グループごとに最適化されたAIモデルを分散的に構築できる ・データの送信を最小限に抑え、プライバシーを確保しつつクラウドコストを削減できる さらに、STADLEはAIモデルのCI/CD（継続的インテグレーション／デリバリー）を実現するModelOps基盤としても機能します。 ・モデル管理：AIモデルのアップロード／ダウンロードを一元管理 ・モデル検証：パフォーマンス追跡と継続的な評価 ・オンライン機械学習：新しいデータを用いた自動継続学習 ・オートスケーリング：Kubernetesを活用したデバイススケール管理 ・モデル配信：最適なモデルを継続的に端末へ展開 Collective Intelligence のオーケストレーション実現に向けて TieSetは、分散連合学習を軸に、プライバシー保護・運用コスト削減・AIの持続的成長を可能にする革新的なプラットフォームを提供しています。私たちは、STADLEを通じて、クラウドとエッジが一体となった次世代のインテリジェンスセントリック型AIインフラを実現し、ビジネスや日常生活の変革を牽引していきます。