これまでの予測技術では、予測精度を上げようとすると、処理に時間がかかります。反対に処理時間を短くするために計算量を減らすと、予測精度が下がります。このように「速度」と「処理時間」はトレードオフの関係にありました。
当社では1層のニューラルネットワークで3回エンコーダ・デコーダを繰り返す独自アルゴリズムにより、処理の高速化と高精度化を同時に実現しました。

近年、LSIの集積回路の一部に悪意のある回路として組み込まれた「ハードウェアトロイ」の脅威が深刻化しています。ハードウェアトロイは、集積回路に不正な機能を付加し、利用者が想定していない動作を引き起こします。ますますIoT化が進む今、情報通信のセキュリティ対策として、これらの検知が必須となっています。
当社は早稲田大学と共同で、回路設計工程で組み込まれるハードウェアトロイの検出ツールを開発しました。