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2021年07月07日 | Mountain View, CA and Geneva, Switzerland

QeexoとSTマイクロエレクトロニクス、 機械学習コア内蔵MEMSモーション・センサを使用した 次世代IoTアプリケーションの開発加速に向けて協力

エッジAI向けtinyMLモデルの開発を加速する自動機械学習プラットフォーム「Qeexo AutoML」の開発企業であるQeexoと、多種多様な電子機器に半導体を提供する世界的半導体メーカーのSTMicroelectronics(NYSE:STM、以下ST)は、Qeexo AutoMLがSTの機械学習コア内蔵MEMSモーション・センサに対応したことを発表しました。

STの機械学習コア内蔵MEMSセンサは、通常ホスト・プロセッサ上で実行され、大量の検出データから構築されるセンシング・アルゴリズムをセンサ自体で実行することにより、システム全体の消費電力を大幅に削減します。Qeexo AutoMLは、センサによって収集されたデータを使用し、エッジAI向けの高度に最適化された機械学習ソリューションを超低遅延、超低消費電力、およびきわめて小型のメモリで自動生成します。これにより、チップ・サイズに起因する演算能力やメモリ・サイズの制約を解消すると共に、センサ向けの効率的な機械学習モデルを提供することで、システムのバッテリ寿命延長に貢献します。

Qeexoの最高経営責任者(CEO)であるSang Won Leeは、次のようにコメントしています。「Qeexoは、2021年5月にも発表した通り、STと協力してQeexo AutoMLにSTの機械学習コア内蔵MEMSセンサのサポートを追加しました。これにより、マイクロコントローラ(マイコン)のサイクルやシステム・リソースを消費することなく、機械学習アルゴリズムをSTのセンサ上で迅速に構築・展開することができ、産業機器やIoTなど幅広いアプリケーションで使用できるようになりました。」

STのMEMSセンサ事業部 ディレクターであるSimone Ferriは、次のようにコメントしています。「Qeexo AutoMLをSTの機械学習コア内蔵MEMSセンサに活用することで、短時間で簡単に組込み機械学習を超低電力アプリケーションに実装することができます。LSM6DSOXやISM330DHCXをはじめとするSTの機械学習コア内蔵MEMSセンサは、システムにおけるデータ転送量の大幅な削減やネットワーク処理の負荷軽減を実現し、システム全体の消費電力削減に貢献します。また、イベント検出やウェイクアップ・ロジック、リアルタイムのエッジ・コンピューティングを強化することも可能です。」

Qeexoについて
Qeexoは、組込みエッジ・デバイス(Arm® Cortex® M0~M4クラス)向けにエンド・ツー・エンドの機械学習を初めて自動化した企業です。ワンクリックで使用できる完全に自動化されたQeexo AutoMLプラットフォームでセンサ・データを活用することにより、産業機器やIoT、ウェアラブル機器、車載機器、モバイル機器などのアプリケーションにおいて、制約の多い環境に対応した機械学習ソリューションを迅速に構築することができます。世界各地域において、3億台以上のデバイスにQeexo AutoML上で構築されたAIが搭載されています。Qeexo AutoMLで構築されたソリューションは、優れた性能を提供すると共に、超低遅延、超低消費電力、メモリ・サイズの大幅な削減に貢献できるよう最適化されています。詳細については、ウェブサイト(http://www.qeexo.com)をご覧ください。

Qeexoへのお問い合わせ先
Lisa Langsdorf
GoodEye PR for Qeexo
Tel: +1 347 645 0484
Email: lisa@goodeyepr.com

*2021年7月7日にマウンテン・ビュー(米国)およびジュネーブ(スイス)で発表されたプレスリリースの抄訳です。