本日6日付の日経産業新聞11ページスタートアップ金融の面に弊社の資金調達に関する記事が掲載されています。
レザバーコンピューティング
の力を簡単に
「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、株式会社電通国際情報サービス(本社:東京都港区、代表取締役社長:名和 亮一、以下ISID)のオープンイノベーションラボ(以下イノラボ)と動画から人間の動作パターンをリアルタイムに推論(Real-time Motion Detection、以下「RMD」)を行う実証実験(以下PoC: Proof of Concept)を実施しました。
【PR TIMES】動画から人間の動作パターンを即時推論する実証実験を実施
『日本経済新聞』に資金調達について取り上げていただきました。
ぜひご覧ください。
≪ 日本経済新聞 2019年7月2日掲載 ≫
クアンタムコア、少量のデータで学べるAIを開発
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO46838430S9A700C1XY0000/
弊社は、JAFCO (本社:東京都港区、代表:豊貴 伸一)及びIDATEN Ventures (本社:東京都港区、代表パートナー:足立健太)を引受先とする約1.6億円の第三者割当増資(シリーズA)を実施いたしました。
リザーバコンピューティングで「少量データ×リアルタイム学習」を実現するAIスタートアップQuantumCoreが、JAFCOとIDATEN Venturesから約1.6億円の資金調達を実施
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000039630.html
6/14(金)、幕張メッセで開催される「AWS Summit 2019 Tokyo」にて弊社ブース出展および弊社CEO秋吉のStartup Talkへの登壇が決定いたしました。
https://aws.amazon.com/jp/summits/tokyo-2019/aws-expo/
弊社は、2019年6月4日(火)〜6月7日(金)に新潟県新潟市(朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター)で行われる国内最大の人工知能関連の学術会議である人工知能学会(JSAI2019)にゴールドスポンサーとして協賛しております。
当日はデモ出展もしておりますので、ぜひお立ち寄り下さい。
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2019/
[PR TIMES] QuantumCoreがリザーバコンピューティングのコンパクト化に成功!業界初ラズパイ上での学習を実現した「EdgeQore」の提供を開始。手元のエッジデバイスでの活用が可能に。
[PR TIMES] リザーバコンピューティングを含め人工生命研究の世界的な第一人者である池上高志氏(東京大学教授)がQuantumCoreの技術顧問に就任、世界最先端の多変量時系列データ解析技術開発を加速。
本日2018年12月04日発行の日経産業新聞11面にQuantumCoreに関する記事が掲載されました。
[PR TIMES]量子コンピューティング分野の技術転用により、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たQuantumCoreが4,000万円の資金を調達
業界初レザバー
コンピューティングを活用した、
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
WebAPI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 弊社APIへJSON形式で少ないデータを送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 -
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 新鋭のレザバー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
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レザバーコンピューティングは、 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 |
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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 | レザバーコンピューティングを活用した 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) |
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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(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 |
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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(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) |
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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..) |
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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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