エッジ解析コンパクトAI​
『ennbed』

小さなデバイスに、AIを組み込む

ennbedは、PCで学習したAIモデルを軽量化し、マイコンや組込機器上で実行できるエッジAIソリューションです。
クラウドに依存せず、機器側でAI処理を行うことで、低コスト・高速応答・低消費電力を実現します。

エッジAI / 組込AI / マイコン推論 / スタンドアロン動作

ennbed エッジAI活用イメージ

クラウドに頼らず、現場でAI処理

ennbedは、クラウドや高性能端末に依存せず、組込機器やIoTデバイス上でAI処理を実行できる環境を提供します。

マイコン上でAI実行

低スペックな組込機器上でも、AIによる推論処理を実現します。

PCで学習・機器で推論

PCで学習したモデルを軽量化し、組込機器向けに最適化します。

通信不要のスタンドアロン動作

ネットワーク環境に依存せず、機器側だけでAI処理を行えます。

低コスト・高速応答・低消費電力を実現

クラウド処理では難しかったコスト・応答速度・通信環境の課題を、機器側でのAI処理により解決します。

01
機器のスマート化

高度な判定や自動処理を組込機器上で実現します。

02
スタンドアロン動作

ネットワークがない環境でもAI処理を実行できます。

03
低コスト化

クラウド運用コストを抑え、機器側で処理できます。

04
高速応答

通信遅延を抑え、現場で素早く推論結果を返せます。

05
セキュリティ・プライバシー

データを外部送信せず、手元で処理できます。

組込機器でも動作しやすい軽量AI

従来のPC向けAIフレームワークでは難しかった組込機器上でのAI動作を、ennbedにより軽量化して実現します。

従来

組込機器上でPC向けフレームワークを使用するため、数十MBのROM/RAM消費やスマートフォン級CPUが必要でした。

ennbed

学習結果の精度を維持しながらモデルを軽量化し、最小数十KB規模のROM/RAM消費でのAI動作を実現します。

学習から組込実行までの流れ

PC上で学習したAIモデルを軽量化し、マイコンや組込機器に組み込むことで、機器上でのAI推論を実行できます。

01
PCで学習

PC環境でAIモデルの学習を行います。

02
軽量化・圧縮

ennbedで組込機器向けにモデルを最適化します。

03
マイコンへ組込

軽量化したモデルを対象デバイスへ組み込みます。

04
機器上で推論

クラウドに送らず、機器側でAI処理を実行します。

ennbed 開発ワークフロー

さまざまな組込機器・IoT機器に対応

ennbedは、通信環境や消費電力に制約がある現場でも、機器側でAI処理を行いたい用途に適しています。

IoTセンサー

センサー端末上で異常検知や状態判定を行えます。

産業機器

設備や機械にAI判定を組み込み、現場処理を実現します。

家電・スマートデバイス

小型デバイスにAI機能を組み込めます。

通信制限のある現場

ネットワーク接続が難しい環境でもAI処理を実行できます。

エッジAI・組込AIの導入をご検討の方へ

対象デバイス、処理内容、必要な応答速度、消費電力などに応じて、最適な構成をご提案します。
エッジAI・組込AIの導入をご検討の方は、お気軽にお問い合わせください。