移動予測精度とリアルタイム性の両立に成功

カルマンフィルタ、再帰型ニューラルネットワークなど、原理の異なる複数の予測技術があります。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す。

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。

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集積回路に隠された不審な「ハードウェアトロイ」を検出

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。

弊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。

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