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。
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
[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
11/24発売のForbes Japan 2019年01月号内の特集「200社一挙掲載!日本のスタートアップ大図鑑」に弊社QuantumCoreが掲載されました。
本日から4日間CEATEC Japan開催です。
弊社も出展しておりますので、ぜひ4番ホールS005-30ブースまでお越しください。
http://www.ceatec.com/ja/showfloor/detail.html?id=13904
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
エキサイト株式会社にてNLPを活用した新規サービス、Web検索等を担当。2012年深層学習のR&Dを開始、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、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。国・民間での有識者委員やアドバイザなども務める。
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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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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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No image
エンベデッドシステムスペシャリスト
角井 警一
ソニー映像事業部での開発・生産支援、アイシンでの自動車部品・住生活関連機器のソフトウェア開発に19年従事。エンベデッドシステムスペシャリスト。弊社においてはリザバーコンピューティングを活用したミリ波レーダーデバイス製品の開発を担当し、設計・実装を主導。また国プロでの担当エンジニアとして、組込み×AIの専門知識を活かし、センサーシステム構築と技術検証を担当。
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No image
シニアプロジェクトマネージャー
中川 哲也
NTT研究所にてエキスパートシステム(故障位置探索)・セキュリティ部門での研究開発に従事し、大規模システム開発を主導。またNTTグループでインターネット黎明期のISP・アドテク事業の立ち上げを行う。当社では主にプロジェクトマネージャーとして、プロジェクト全体の実務的な推進を担当。
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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
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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