『日経クロステック 来るか、リザバーコンピューティング(連載)』にて、
弊社のリザバーコンピューティングの取り組みについて取り上げていただきました。
連載では７回にわたり、弊社の製品の紹介はもちろんリザバーコンピューティングの原理や最新の動向についてわかりやすく紹介されております。
是非ご覧ください。
来るか、リザバーコンピューティング | 日経クロステック（xTECH）
Reservoir Computing
の力をかんたんに
「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
弊社は2024年11月20日(水)～22日(金)まで開催するEdgeTech+のヌヴォトンテクノロジー(ウィンボンドブース内)ブースに出展いたします。
ブースでは、ヌヴォトンテクノロジー様の製品ボードで動作する弊社の振動を使った異常検知デモを出展しております。ぜひお越しください。
ブースは、AS-11になります。詳細については下記リンクよりご確認ください。
皆様のお越しをお待ちしております。
弊社は2024年11月20日(水)～22日(金)まで開催するEdgeTech+のIPAブースに出展いたします。
ブースでは、IPAの未踏事業のご紹介や、リザバーコンピューティングの解説の他に、弊社の音振動を使った異常検知デモと、ミリ波レーダーを使ったバイタルや人物認識のデモを出展しております。ぜひお越しください。
ブースは、BJ-14になります。詳細については下記リンクよりご確認ください。
皆様のお越しをお待ちしております。
弊社は2024年11月20日(水)～22日(金)まで開催するAI EXPO2024(秋)に出展いたします。
ブースでは、音振動を使った異常検知デモと、ミリ波レーダーを使ったバイタルや人物認識のデモを出展しております。ぜひお越しください。
ブースは、小間番号：14-61.になります。詳細については下記リンクよりご確認ください。
皆様のお越しをお待ちしております。
弊社は2024年10月15日(火)～18日(金)まで開催するCEATEC2024に出展いたします。
ブースでは、音振動を使った異常検知デモと、ミリ波レーダーを使ったバイタルや人物認識のデモを出展しております。
特に今回、親指サイズの超小型デバイスでの異常検知デバイスを出展してりますので、ぜひお越しください。
ブースは、Next Generationブースになります。詳細については下記リンクよりご確認ください。
株式会社QuantumCore | 出展者詳細 (ceatec.com)
皆様のお越しをお待ちしております。
今年も弊社は2024年5月22日～24日まで東京ビッグサイトで開催されるNexTechWeek2024(春)のAI・人工知能EXPO2024(春)に出展致します。
NexTech Week（ネクステックウィーク） (nextech-week.jp)
ブースでは、弊社のエッジAIと60Ghzミリ波レーダーを使った人物認識や行動分析、バイタル検知、その他素材分析のデモの他、振動センサを使ったエッジAIによる異常検知のデモなどを出展する予定です。
ぜひ皆様お立ち寄りください。
ブースへのアクセスなど詳細は下記リンクを参照ください。
弊社のパートナー企業である独Infineon社の開発者コミュニティ「Developer Community」に、弊社のマイコン向け機械学習ソリューション「Qore」を使った60GHzミリ波レーダーに関する記事が公開されました。
この記事では、Infineon社のPSoC™6 MCUとXENSIV™ 60GHzレーダーセンサを使い、Qoreによる機械学習を組み合わせることで、人の検知・識別や心拍・呼吸のモニタリングなどを実現したデモの詳細が紹介されています。
カメラベースのソリューションと比べ、プライバシー保護の観点からも有用なレーダーベースのソリューションを、Qoreの活用によりコンパクトかつ低コストに実現できることがわかります。
詳細は以下のリンク先の記事をご覧ください。
既に累計約2,600社提供の自動議事録サービス「Sloos」などにも提供している話者識別技術VDQoreと生成AIを活用したサービスの提供や開発相談を承ります。
音声対話から議事録自動生成、FAQドラフト作成など、会話をトリガーとしたコンテンツ自動生成を実現。独自のレザバーコンピューティング技術を活用し、少量データでのリアルタイム学習を可能になります。
QuantumCore、生成系AIを活用した新サービス「GenQore」提供開始 | 株式会社QuantumCoreのプレスリリース (prtimes.jp)
明後日3.14(木)-3.15(金)に御茶ノ水で開かれるイベントにて、東京エレクトロンデバイス様のブースでInfineon社製マイコンを使った弊社製品デモが3社合同プロジェクトで展示されます。
MEMSマイク、ミリ波レーダーをPSoC上で学習・推論するエッジAIデモ展示を予定しています。
ぜひ皆様お立ち寄りください。
AI博覧会2024春【3月14日・15日東京開催】AI導入を加速させる専門展 (aismiley.co.jp)
今年も弊社は2023年10月25日～27日まで幕張メッセで開催されるNexTechWeek2023(秋)のAI・人工知能EXPO2023(秋)に出展致します。
NexTech Week（ネクステックウィーク） (nextech-week.jp)
ブースでは、弊社のエッジAIと60Ghzミリ波レーダーを使った人物認識や行動分析、バイタル検知のデモの他、振動センサを使ったエッジAIによる異常検知のデモなどを出展する予定です。
ぜひ皆様お立ち寄りください。
ブースへのアクセスなど詳細は下記リンクを参照ください。
出展社詳細 | NexTech Week/XR総合展/メタバース総合展【秋】 (nextech-week.jp)
皆様のお越しをお待ちしております。
業界初Reservoir
Computingを活用した、
新たな次世代多変量時系列処理(RNN)ソリューション
高い精度と圧倒的な速さを
Qoreシリーズで手軽に実現
そのままエッジコンピューティング
までカバー
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簡単かつ高精度 Qoreシリーズでは少量データを入力するだけで簡単に時系列処理を行うことが出来ます。
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において、チューニング無しで99.2%の精度を実現。従来のLSTMによる処理に比べ、高い精度を実現深層学習(LSTM)との比較
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安価 高価なGPUなどは不要。
従量課金制APIなどを提供、 またマイコンへの移行をサポート -
とにかく速い 新鋭のReservoir Computingの活用によりリアルタイム学習が可能。深層学習とは違う独自の方法でRNNを実現深層学習(LSTM)との学習速度比較
当社では、今注目されている
リザバーコンピューティング技術を活用し、
「少量の学習データ」でも「リアルタイム・高精度」な推論を実現しています。
詳しくは
「リザバーコンピューティングとは？」
のページをご覧ください。
詳しくは製品一覧をご覧ください。
上記のソリューションに関心がございましたら、
ぜひお気軽にお問い合わせください。
プラットフォームを選ばない 超高速・超高精度な時系列処理技術
複雑系力学分野で研究されてきたReservoir Computingは、 複雑な時系列処理などの深層学習と同じタスクを 量子コンピュータなど、特殊なハードウェアをもちいることなく、 約1/100オーダーのわずかな学習データで、約100倍近く高速 に解くことができます。
少量学習データ、超高速学習によるハイペースなPoC
従来の大量データ収集のタイムロスとと、 パラメータチューニング後の 学習待ちのタイムロスがないため、 ハイペースなPoCを実現
従来不可能だった
個人データの活用
従来の 課題 プライバシーなどの観点からクラウドにアップロードすることは難しく また、個人から取れるデータは少なすぎて高精度なモデルの作成は不可能だった。
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心電図で疾患判定が、
93%の精度で可能※公開データによる不整脈判定テスト
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音声での話者特定が、
99%の精度で可能※9人分の公開データによるテスト
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振動での姿勢特定を、
98%の精度で可能※弊社取組による24値分類テスト
環境に制約のある
工業分野での活用
従来の 課題 工業現場は必ずしもインターネットが活用できるわけではない また、異常値などのデータは少なすぎて高精度なモデルの作成は不可能だった。
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異常検知
音での作業状態特定が、
94%の精度で可能※弊社取組によるテスト
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作業工程の可視化
センサーでの作業特定が、
73%の精度で可能※弊社取組によるテスト
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ロボットアーム制御
センサーでの力学推定を、
高精度に予測可能(回帰)※弊社取組によるテスト
複雑すぎる
時系列問題での活用
従来の 課題 自然現象など複雑な問題に対して、限定的なセンサーや入力ソースで判別は困難
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ニオイ検知
排泄タイミングの特定が、
80%の精度で可能※弊社取組によるテスト
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モーション推定
骨格の動きで動作推定を、
91%の精度で可能※弊社取組によるテスト
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住宅価格の予測
住宅価格の予想を、
高精度に予測可能(回帰)※弊社取組によるテスト
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代表取締役 CEO
秋吉 信吾
大学院で自然言語処理の研究後、エキサイト株式会社にて自然言語処理を活用した新規サービスの開発、検索サービス等を担当。2012年深層学習を独学しMistletoe株式会社にて音声/画像認識、対話エージェント等のR&Dに従事。株式会社デジタルガレージでAI関連の新規事業に携わった後、2018年当社設立。R&Dの直接統括を通じた経営戦略への橋渡しと全PoCプロジェクトを横串で監修。
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取締役 CTO
長島 壮洋
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻を修了後、ヤフー株式会社にてヤフオクのシステム開発に従事。株式会社カカクコムに入社し、食べログの開発責任者として立ち上げから参画。国内初の大規模システムへのRuby on Rails導入等行い、国内最大のグルメサイトに成長させる。食べログの米国展開などを担当した後、当社の創業メンバーとして参画し、事業創出、技術開発を推進。
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R&Dリード・SDK開発
児矢野 晋太
奈良先端科学技術大学院大学修士課程修了。機械学習・深層学習を応用した自然言語処理や時系列解析の研究後、株式会社ユーザローカル入社。音声認識・画像認識・自然言語処理を活用した新規サービスの研究開発を担当。2019年に当社入社。現在コアテクノロジやフレームワークの開発、各種PoCのR&Dをリード。
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エッジAI開発リード
大和田 朋也
東京大学大学院物理工学専攻修了。計算物質科学を研究後、オン・セミコンダクターに入社。モータ制御IC用組み込みソフトウェア・制御アルゴリズム開発などに従事後、株式会社ニコンに入社。ロボット向けアクチュエーターモジュールの制御性能の評価・調整や制御方式の検討を実施。当社ではマイコン向けのコア技術の実装を担当。
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エッジAI開発
姫野 秀徳
東京大学大学院修了。日置電機にて、国内外の工場現場向けの電気計測器の開発、生産、販売・サービスなどに従事、中国の駐在なども経て、その後独立し地域の企業や組織のデジタル化をさまざまな方向から推進する事業を行う。当社ではエッジ向けの多方面の設計および実装を担当。
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リサーチアドバイザ
池上 高志 (教授)
東京大学大学院情報学環 教授。人工生命研究の世界的な第一人者。専門は、複雑系・人工生命研究。人工生命(ALIFE)に新たな境地を切り拓き、研究を世界的に牽引。メディアアーティストとしても知られ、Ars Electronicaやメディア芸術祭で受賞歴がある。
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リサーチアドバイザ
香取 勇一 (教授)
公立はこだて未来大学 教授、東京大学生産技術研究所 リサーチフェロー。神経システムの数理モデルが専門。脳・神経ネットワークなど生体システムを取り扱うための数理理論の研究を中心に、生理学・工学への応用研究に取り組んでいる。最近では国際会議 IJCNN2019で最優秀論文賞を受賞するなど、ニューラルネットワーク分野で高い評価を得ている。
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社外取締役
足立 健太
製造業・建設業・物流業を支える技術・サービスへの投資・支援に特化したシードVCであるIDATEN Venturesの創業者兼代表パートナー。100m走の現役選手でもある。理学修士。
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社外取締役
北澤 知丈
東京工業大学大学院社会理工学研究科を修了後、株式会社ジャフコに入社。シード・アーリステージを中心に複数社の投資・支援をを行う。2018年にパートナー就任。
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顧問弁護士
熊谷 文麿
東京大学法学部を卒業後、公共系シンクタンク、バークレイズ証券株式会社を経て佐藤総合法律事務所に入所。GMOクリック証券株式会社社外監査役、GMOアドパートナーズ株式会社社外取締役兼監査等委員を兼務。ロボティクス、AI等のスタートアップ、金融機関、東証一部上場企業を含む多様な法人について、幅広い企業法務を行っている。
| 社名 | 株式会社QuantumCore |
|---|---|
| 本社 | 〒141-0031 東京都品川区西五反田2丁目14-13 |
| 代表者 | 代表取締役 秋吉 信吾 |
| 設立 | 2018年4月24日 |
| 資本金 | 197,500,000円(資本余剰金含む) |
| 業務内容 | Reservoir Computingを活用した 次世代時系列処理基盤技術の開発・提供と導入支援。 |
募集職種 : webエンジニア
| 仕事内容 | 弊社の機械学習ソフトウェアのAPI開発（アクセス制御、アカウント制御等バックエンド開発） |
|---|---|
| 採用希望人数 | 1名 |
| 希望年齢 | 20代後半から30代前半 |
| 前職での経験（開発歴、使用言語etc..） |
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募集職種 : 組み込み系エンジニア
| 仕事内容 | 弊社の機械学習ソフトウェアをマイコン等に組み込んで性能評価等を実施 |
|---|---|
| 採用希望人数 | 1名 |
| 希望年齢 | 20代後半から30代前半 |
| 前職での経験（開発歴、使用言語etc..） |
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募集職種 : 機械学習エンジニア
| 仕事内容 | 弊社の機械学習ソフトウェアを利用してクライアントとの実証実験のサポート（性能評価等） |
|---|---|
| 採用希望人数 | 2名 |
| 希望年齢 | 20代後半から30代前半 |
| 前職での経験（開発歴、使用言語etc..） |
|
募集職種 : ビジネス開発
| 仕事内容 |
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|---|---|
| 採用希望人数 | 1名 |
| 希望年齢 | 20代後半から30代前半 |
| 前職での経験 | いずれかのインダストリへの深掘りを通じたプロジェクト立案の経験
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