ビッグデータ不要、音や振動を使った状態・異常検知にすぐに使えるレザバーコンピューティング実装済みボードを提供開始

簡単にすぐ現場でお試しいただける実装済みボードを1台単位から提供

フル機能のエッジAIを提供する株式会社QuantumCore（東京都品川区、代表取締役：秋吉信吾、以下「当社」）は、当社が展開するレザバーコンピューティング(Reservoir Computing)技術を活用したエッジAIソリューション「EdgeQore lite」を実装したデモボード「EdgeQore lite DemoBoard」のオンライン注文を受け付けます。


本製品は、「EdgeQore lite」の特定用途の機能限定版ながら、ボードを購入するだけで即現場でレザバーコンピューティングの性能をお試しいただけます。
当社は従来、実証実験(Proof of Concept：以下 PoC)などを経てお客様に最適なエッジAI製品をご提供してまいりました。しかし今回より幅広いお客様に手軽にレザバーコンピューティングの良さを実感頂くために、実装済みのデモボードを１台単位からご提供致します。



今回提供する製品は、注文時に「音」「振動」のどちらかをお選びいただけます。



本製品は、お手軽にお試しいただくために、結果表示画面などは固定になりますが、有償でのカスタマイズも受け付けております。
また、その他センサーへの対応もご相談ください。

実際の使用デモはこちら
エッジAIで音によるモーター機器動作状態の学習・推定のデモ



エッジAIで振動によるモーター機器動作・異常状態の学習・推定のデモ



オンラインでのご購入は、【QuantumCore社製品に関するお問い合わせ（https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdnUZw1sd6i9G51so8OLCbIoyLNiECZPXQhfvBvch98Zmx0Eg/viewform）】からお問い合わせください。

【DemoBoard提供について】
本製品はあくまで研究開発用途向けとなることをご了承下さい。
また数に限りがありますので、なくなり次第終了となります。
本導入やカスタマイズにつきましては、PoCなどを通じてご相談させて頂きます。
予めご了承ください。

当社はレザバーコンピューティングを基にしたRNN(Recurrent Neural Network)を独自技術で開発し、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qoreシリーズ」を提供しています。
Qoreシリーズに関しては下記リリースをご覧ください。
(Cortex-Mシリーズ向けエッジAIソリューション「EdgeQore Lite」がアルゴリズム改良によりアナログ・デバイセズ社の超低消費電力マイコンへ対応 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000039630.html )

【QuantumCoreについて】
弊社にはレザバーコンピューティングの研究で著名な、東京大学の池上 高志教授と、はこだて未来大学の香取 勇一准教授がリサーチアドバイザとして参加しております。
また主力製品として、レザバーコンピューティングを基にした、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qore」を提供しています。ビックデータによる作りきりのモデルではなく、個人や環境へ柔軟に対応し、人に寄り添う技術の提供を実現させます。

【QuantumCore社製品に関するお問い合わせ】
株式会社QuantumCore
お問合せフォーム： https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdnUZw1sd6i9G51so8OLCbIoyLNiECZPXQhfvBvch98Zmx0Eg/viewform

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000039630.html