株式会社QuantumCore

業界初リザーバコンピューティングを活用したQoreシリーズ

「少量データ」で「リアルタイム学習」を 「高精度」に実現

業界初リザーバコンピューティングを活用したQoreシリーズ
業界初リザーバコンピューティングを活用したQoreシリーズ
QuantumCoreでは、レーザーの波長や水面などのダイナミクス(ノイズソース)を持つ複雑系力学を利用したコンピューティング「リザーバコンピューティング」を活用し、新たな「次世代多変量時系列処理(RNN/Recurrent Neural Network)ソリューション」を開発しました。

RNNはディープラーニングと異なり、中間層を「溜め池」(Reservoir/リザーバ)にして計算を回すことで特徴抽出を行います。そのためディープラーニングで必要だった特徴抽出機能を学習により強化する必要がなく、学習時の中間層の重み更新が不要となる特長を持っており、学習時の計算に必要なデータ量や計算力を著しく節約できます。

独自の技術により、圧倒的な学習速度の速さと、精度の高いリアルタイム学習が可能です。

業界初リザーバコンピューティングを活用したQoreシリーズの詳細

特長

プラットフォームを選ばない超高速・超高精度な時系列処理技術

量子コンピュータなど特殊なハードウェアを利用せずに、複雑な時系列処理をディープラーニングの1/100程度の学習データで、約100倍近く高速に処理することができます。

プラットフォームを選ばない超高速・超高精度な時系列処理技術

少量学習データ&超高速学習によるハイペースで高速なPoC少量学習データ&超高速学習によるハイペースで高速なPoCを実現実現

従来のディープラーニングで発生する大量のデータ収集やパラメータチューニング後の学習待ちのタイムロスが無いため、少量の学習データでもハイペースで高速なPoCを実現します。

少量学習データ&超高速学習によるハイペースで高速なPoCを実現

安価で手軽

リザーバコンピューティングは、高価なGPUなどが不要でコストを抑えることが可能です。

弊社APIへデータを送るだけで簡単に時系列処理を行うことができ、マイコンへの移植もサポートします。

動画

用途例

従来は不可能だった個人データの活用

プライバシーの観点でクラウドにアップロードすることは難しく、個人から取得できるデータは少ないため高精度なモデルの作成は不可能でしたが、リザーバコンピューティングで個人データが活用できるようになります。

音声では、9人分の公開データによる話者特定を99%の精度で判定できます。

不整脈判定では、心電図データから疾患判定を93%の精度で可能で、また姿勢判定では、 人間の鼓動や呼吸の振動から98%の精度で24種類判定できます。

従来は不可能だった個人データの活用
環境に制約のある工業分野での活用

工業現場では必ずしもインターネットが活用できるわけではなく、異常値などのデータは少なすぎて高精度なモデルの作成は不可能でしたが、リザーバコンピューティングを活用することで、音での作業状態特定が94%の精度で可能となり異常検知ができるようになりました。

また、センサーでの作業特定が高精度で可能となり、作業工程の可視化に繋がります。さらに、センサーでの力学推定を高精度に予測可能となり、ロボットアーム制御等にも役立てることができます。

環境に制約のある工業分野での活用
複雑な時系列問題における活用

自然現象など複雑な問題に対して、限定的なセンサーや入力ソースでの判別は困難でした。しかし、リザーバコンピューティングによる、におい検知で排泄タイミングの特定を80%の精度で可能にしています。

また、モーション推定を活用して、骨格の動きだけで動作推定を91%の精度でできるようになります。さらに他の分野では、将来の住宅価格の動きを高精度に予測可能にしています。

複雑な時系列問題における活用

チーム

代表取締役 CEO 秋吉 信吾
代表取締役 CEO 秋吉 信吾

大学院で自然言語処理を研究した後、エキサイト株式会社に入社。自然言語処理を活用した新規サービスの開発、検索エンジン導入プロジェクト等を担当。2012年深層学習を独学し、StartupStudioのMistletoe株式会社では音声/画像認識、対話エージェント等のR&D。2018年当社設立。研究部門の直接統括を通じた経営戦略への橋渡しと全PoCプロジェクトに対し横串で監修。

取締役 CTO 長島 壮洋
取締役 CTO 長島 壮洋
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻を修了後、ヤフー株式会社にてヤフオクのシステム開発に従事。株式会社カカクコムに入社し、食べログの開発責任者として立ち上げから参画。国内初の大規模システムへのRuby on Rails導入等行い、国内最大のグルメサイトに成長させる。食べログの米国展開などを担当した後、当社の創業メンバーとして参画し、事業創出、技術開発を推進。
事業開発マネージャ 寺嶋 毅

 

事業開発マネージャ 寺嶋 毅
米国大学卒。スタートアップで新規事業立ち上げに従事後、シンガポールへ渡り富士ゼロックスにて現地スタートアップや大学機関等と、画像解析やIoT関連のオープンイノベーション案件を行う。帰国後は、ソフトバンク・ビジョン・ファンド関連の新規事業部門にて投資先企業とのパートナーシップを行う。

 

よくあるご質問

なぜこれまでリザーバコンピューティングは普及していなかったのでしょうか?
従来は、リザーバ層のレイヤーを大きくしないと複雑な問題が解けません。
しかし、あまりにレイヤーが大きいと計算量も大きくなり、メモリに収まらない課題がありました。
なぜQuantumCoreはリザーバコンピューティングの技術を実用化できたのでしょうか?
特許出願中のため詳細はお伝えできませんが、リザーバ層のレイヤーを小さくしながら複雑の問題を解けるように、
リザーバ層に適した前処理を加えました。
どのような方へ提供しているのですか?
これまでディープラーニングで試され、データが少なくて精度が出なかった方からご相談をいただくことが多いです。

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私達は世の中にある需給バランスのズレによる無駄をテクノロジーの力で減らしていくことをミッションとしています。
具体的には、需給の時系列データを分析することで将来の予測をし、効率的な需給バランスを実現出来るはずであり、そのために必要なコア技術を開発しています。

私達はリザーバコンピューティングという世間ではまだ注目されていない技術を独自開発し、「少量データ」で「リアルタイム学習」を「高精度」に実現する時系列データ分析ソリューション『Qore』を提供しています。

出展団体情報

出展団体名株式会社QuantumCore
所在地141-0031 東京都 品川区西五反田 2-14-13
設立年月2018年04月
従業員規模10名以下
URLhttps://www.qcore.co.jp