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【注目AIスタートアップ100社】Deci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、アクセラレーター分野のDeciです。

私たちの使命は、AIの開発者やエンジニアが、世界で最も複雑な問題を解決するという、彼らが最も得意とすることに集中できるようにすることです。その一方で、Deciでは、より多くの機械学習や深層学習モデルが本番で十分な性能を発揮し、本来の可能性を発揮できるようにするにはどうすればよいか、という課題を抱えています。Deciでは、この課題に対して革新的なアプローチをとり、AIそのものを使って次世代の深層学習を構築しました。私たちは、AIアルゴリズムの有効性を向上させることに焦点を当てたアルゴリズムファーストのアプローチを開発し、他のハードウェアやソフトウェアの最適化技術の利点を上回るモデルをお客様に提供しています。

アルゴリズムファーストアプローチ。面白いですね。AutoNacというコアテクノロジーがすごいと。

ニューラルアーキテクチャの自動構築Deciの画期的な技術であるAutoNACは、ディープラーニングモデルを再設計し、実運用での推論対象となるハードウェアを最大限に活用します。DeciのAutoNACエンジンには、ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)コンポーネントが含まれており、モデルの基本的な精度を維持しながら、与えられた学習済みモデルを最適に修正し、その実行時間を10倍にまで高速化します。

AutoNAC、どういう仕組みでしょうか?

AutoNAC™ – 仕組み
AutoNACプロセスは、お客様のベースラインモデル、そのモデルのトレーニングに使用されたデータ、およびターゲット推論ハードウェアデバイスへのアクセスを入力として受け取ります。そしてAutoNACは、ほとんどの計算と再設計を行うベースラインのバックボーン層を、最適なサブネットワークになるように修正します。この最適化は、大規模な候補アーキテクチャのセットで非常に効率的な予測検索を実行することによって行われます。このプロセスでは、AutoNACがターゲットハードウェアを調査し、特定のデバイスで測定されたランタイムを直接最適化します。最終的な高速アーキテクチャは、提供されたデータに基づいて微調整され、ベースラインと同じ精度のパフォーマンスを実現します。その後、展開の準備が整います。

無料で使えるみたいなので、使ってみましょう。

 

 

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