Scientistに就任したことをお知らせいたします。(産総研)に入所しました。産総研では、機械学習や統計的信号処理の技術を、適用対象の問題に適した形に発展させることで、ヒトの脳活動や移動履歴から一人称視点映像や人工衛星画像まで、人間をとりまく様々なデータの解析手法の研究開発に従事しました。Cruzなどに在籍し、国内外で幅広い研究経験を有しています。Learningを」を、サイエンスとテクノロジの両面から実現していくため、兼村の経験と知識を活かし、これまで培ってきたディープラーニングの小型・省エネ化技術をさらに発展させるとともに、我々の生活を一変させる可能性をもつ科学研究や宇宙開発に寄与したり、人間をさりげなく支援する機械の実現に貢献したりなど、先端技術を我々の身の回りのふつうの存在にすることを目指してまいります。客員研究員などを併任。■LeapMindが保有する技術についてLeapMindは、電力が限られた小さなコンピューティング環境でもディープラーニングが稼働する技術を保有しており、モデル構築からモデル圧縮、ハードウェア上への実装までをワンストップで実現します。独自のディープラーニングアルゴリズムディープラーニングにおける計算量を圧縮し、FPGAのような小さなコンピューティング環境でもディープラーニングの威力を最大限発揮させる独自アルゴリズムの研究を行っています。ディープラーニングに対する最適なハードウェアアーキテクチャニューラルネットワークをデジタル回路上で動作させることにより、FPGAをはじめとする小型デバイスでも省電力かつ高効率でディープラーニングの計算が出来る独自アーキテクチャの研究を行っています。LeapMindの技術詳細はこちらをご覧ください。(※2)」、「DeLTA-Mark(※3)」を提供しています。組込みディープラーニング技術の実用化を加速させるために開発されました。小型デバイスに組込むことを前提にモデルを構築するため、小さな機械やロボットなど様々な小型デバイスへ認識機能を実装いただけます。※1:DeLTA-Liteは、組込みディープラーニング技術の実用化を加速させるために開発されたソリューションです。詳細はこちら:https://delta.leapmind.io/lite/※2:DeLTA-Kitは、FPGA上でディープラーニングを評価するために必要なハードウェアが一式セットになっている組込みディープラーニングモデル評価キットです。詳細はこちら:https://delta.leapmind.io/kit/※3:DeLTA-Markは、ディープラーニングモデル構築のための学習データ作成支援ソリューションです。6.0以降でのみ動作します。環境依存文字については、正しくご利用いただけない場合がございます。このページの先頭へ戻る左カラムのナビゲーションは、frameを使用しています。Corporation。