説明
Neuralaは、製品に画像認識を直接組み込む必要がある企業向けにVision AI技術を構築しています。コア技術であるL-DNN（Lifelong Deep Neural Network）は、特許取得済みの神経科学にインスパイアされたアーキテクチャで、クラウド依存なしに標準プロセッサ上でエッジでの完全なAIワークフロー（トレーニング、適応、推論）を実行するように設計されています。
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L-DNNは、視覚的特徴を抽出する凍結された事前トレーニングされた「バックボーン」と、数秒でデバイス上で更新される高速学習の「ヘッド」を分離します。Neuralaは、これにより展開されたモデルが新しいクラスやオブジェクトを現場で学習できるようになり、ゼロから再トレーニングしたり、データをサーバーに送信したりする必要がないと述べています。また、メモリ統合アプローチにより、破滅的な忘却を回避し、新しい知識が追加されてもモデルが既に学習した内容が消去されないようにしています。Neuralaは、特定のベンチマーク数値も引用しています：モデルをトレーニングするのに0.4秒、同等の従来の深層ニューラルネットワークでは約6時間かかること、14画像ごとに98.4%の精度を達成することができます。
L-DNNは、分類を含む複数のビジョンモデルタイプをサポートしており、大規模で専門的にラベル付けされたデータセットではなく、少数のラベル付き画像からエッジでトレーニング可能です。「ブレインメルディング」機能により、複数のL-DNN展開がそれぞれ学習した内容を1つのモデルに統合でき、原データを中央集権化することなくデバイス群全体での連合学習を可能にします。「未知拒否」機能により、展開されたモデルは自信がない場合に最良の推測を強制することを拒否し、常に予測を返すのではなくなります。
Neuralaは、オフ・ザ・シェルフのソフトウェアを販売していません。OEM、プラットフォーム企業、またはシステムインテグレーターのエンジニアリングチームと直接協力し、4段階のプロセス（技術発見、実現可能性のスコーピング、エンジニアリング統合、展開サポート）を通じて、L-DNNをそのパートナーのハードウェアに合わせたソフトウェアライブラリとしてパッケージ化します。インテルやARMプロセッサからNVIDIA GPUまで、さまざまなハードウェアに対応しています。完全なワークフローがデバイス上で実行されるため、画像データはパートナーのハードウェアから外に出ることはなく、これは規制されたまたはセキュリティに敏感な業界にとって組み込みのプライバシーおよびコンプライアンスの利点として位置付けられています。Neuralaのサイトに掲載されているケーススタディでは、イメージングハードウェア、物流向けOCR、エッジスマートカメラの組み込み展開が説明されており、名のあるパートナーにはFLIR、Sony、Zebra、IHI、Antares Visionが含まれます。
Neuralaは、自己サービスのSaaS製品ではなく、技術パートナーシップモデルです。価格、統合タイムライン、ライセンス条件は、公開されるのではなく、エンゲージメントごとに交渉され、見込みユーザーはトライアルサインアップではなく、Neuralaのエンジニアリングチームとの直接の会話を通じて技術を評価します。
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Neuralaの主要機能
L-DNN（Lifelong Deep Neural Network）、特許取得済みの神経科学にインスパイアされたエッジAIアーキテクチャで、21以上の特許で保護されています
完全なAIワークフロー（トレーニング、適応、推論）がデバイス上で実行され、クラウド接続は不要です
約14枚のラベル付き画像から新しいクラスを学習します
デバイス上でリアルタイムに学習し、数秒で展開されたモデルに新しいオブジェクトを追加します
新しいクラスが追加される際に破滅的な忘却を回避することを目的としたメモリ統合設計
Intel、ARM、NVIDIAハードウェアを含む標準のCPU、GPU、低消費電力のエッジプロセッサ上で実行されます
原データを中央集権化することなく、複数のデバイス展開間で連合学習を行うための「ブレインメルディング」機能
自信が低い場合に強制的な推測を拒否する「何も知らない」未知拒否動作
Neuralaのエンジニアがパートナーのスタックに統合したカスタマイズされたソフトウェアライブラリとして提供されます
データは設計上デバイス上に留まり、画像データへの外部サーバーアクセスはありません
Neuralaの使い方は？
会話を始める: Neuralaのチームに連絡し、ハードウェア、ユースケース、ターゲット環境を説明します。
実現可能性のスコーピング: Neuralaが互換性を評価し、L-DNN統合が製品にどのように見えるかを概説します。
エンジニアリング統合: NeuralaのエンジニアがL-DNNを特定のスタック用に構築されたソフトウェアライブラリとしてパッケージ化します。
展開: Neuralaのサポートを受けながら、埋め込まれたビジョンAIを搭載した製品を出荷します。
Neuralaの使用例
- 埋め込みイメージングハードウェア
- エッジOCR
- スマートカメラビジョン
- 連合モデル学習
