【注目AIスタートアップ１００社】 algoluxの紹介

こんにちは。草場です。

エクスポネンシャルテクノロジーの一つ、AIに関して、CBインサイツでリストアップされている注目スタートアップ１００社、１社ずつ見ていきます。

「AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries」

AI、機械学習について見直したい方は、シンラボの人気記事「OpenCVによるAIの実装方法」をご参考ください。

本日取り上げるスタートアップは、輸送分野のalgoluxです。

私たちの使命は、あらゆる状況に対応する最も堅牢な知覚技術でビジョンシステムを強化することです。

まず注目すべきソリューションはEosです。

Eosは、あらゆる状況下でビジョンシステムのロバスト性を大幅に向上させる、受賞歴のある組み込み型知覚ソリューションです。Eosの効率的なエンド・ツー・エンドの深層学習アーキテクチャは、あらゆるカメラレンズ／センサーの構成やマルチセンサーフュージョンに迅速に対応できます。ステレオカメラやデプスセンサーカメラと組み合わせることで、EosはLidarに代わるものをほんのわずかなコストで提供することさえできます。

点群をLidarで取得しているので、安くなるなら使いたい。以下ビデオ。

Eosは、コンピュータビジョンの欠点を克服することで、システムの安全性を向上させます。
特に困難なエッジケースにおいて、他の選択肢よりも最大で3倍の精度を実現。
あらゆるイメージング・シナリオにおいて、24時間365日、効果的な知覚を可能にすることで、システム利用率を向上させる。
エンドツーエンドの深層学習アプローチにより、現在のビジョンシステムアーキテクチャのロバスト性の限界に対応。

もう一つのソリューションはAtlas Camera Optimization Suiteです。

Atlas Camera Optimization Suite は、画質やコンピュータビジョンを最適化するためにカメラアーキテクチャを自動的に最適化する、業界初の機械学習ツールとワークフローのセットです。従来の方法では、何ヶ月もかけて手動でISPを調整しても最適な結果が得られなかったのに対し、Atlasは数日でコンピュータビジョンの結果を大幅に改善します。
Atlasは、カメラのISPを自動的に最適化し、コンピュータビジョンの精度を最大限に高めることができます。
・コンピュータビジョンシステムの最適化を数ヶ月単位から数日単位に短縮することで、収益化までの時間を短縮します。
・メトリクスに基づく手法により、拡張性と予測性を実現
・ターゲット・ビジョン・モデルに合わせて、あらゆるカメラ構成を最適化

以下は動画です。気楽に使ってみたい。