機械学習でより速く、より効率的に

AIの主なサブセットまたはアプリケーションは機械学習です。今日のほとんどの機械学習はArm CPUで処理されており、当社では、MLモデルを最小のエンドポイントデバイスおよびセンサーでも実行できるように、効率面や電力面での新しい改善を継続的にリリースしています。Armの機械学習ソリューションは、ハードウェアIP、ソフトウェア、AIプラットフォームを組み合わせて、クラウド、エッジ、エンドポイント向けの革新的でポータブルな次世代のAIアプリケーションを構築できるよう支援します。

よりスマートでエネルギー効率の高いデバイスとアプリのための機械学習アプリケーション

今日においてこれまでの基準を覆している組織は、Armの機械学習テクノロジーを活用して、幅広い適用例にわたって新しい機能を迅速かつ簡単に統合しています。インテリジェントなビジョン、音声、振動機能を備えたソリューションには、業界全体を前進させる力があります。

ビジョン

没入型のビジュアルを提供し、インテリジェントカメラからの知見をキャプチャします。


  • 画像分類
  • オブジェクト検出
  • 画像のセグメント化
  • 超解像度
  • 姿勢推定
  • 顔認識
  • 深度推定

音声

デバイスでローカルにキーワード検出と自動音声認識を可能にします。クラウドは必要ありません。

  • キーワードスポッティング(KWS)
  • 自動音声認識(ASR)
  • 自然言語処理(NLP)
  • ビームフォーミング
  • ノイズ抑制
  • 機械翻訳
  • 音声合成

振動

振動を利用して、信号の分析、状態の監視、メンテナンスの予測、異常の検出を行います。

  • 人間行動認識
  • 心機能異常検出(ECG)
  • 産業分野での異常検出
  • センサーフュージョン
  • モーター制御
  • 障害予兆検知
機械学習のケーススタディ

Armは、広大なエコシステムを通じて、ネットワークのエッジとエンドポイントでMLに依存するさまざまなデバイスやアプリケーションを既に強化しています。Armは、プロセッサーテクノロジーにML機能を追加することで、デバイスやアプリケーションをさらにスマートにし、エネルギー効率を高め、より低コストで提供できるようにサポートしています。その結果、エッジからエンタープライズまで、幅広い市場にわたってビジネスモデルに変革をもたらしています。

Notaの自動AIモデル圧縮プラットフォーム

Notaの自動AIモデル圧縮プラットフォーム Armを搭載したNotaの自動AIモデル圧縮プラットフォーム、NetsPressoは、最小のデバイスでAIを実現します。このビデオでは、Notaのソリューションを使用して作成された顔認識とインテリジェントな交通監視に関する2つの素晴らしいケーススタディを紹介しています。詳細情報は、Arm AIエコシステムカタログでNotaにお問い合わせください。

Ignitariumがリアルタイムでノイズを抑制

Ignitariumのリアルタイムノイズ抑制ソフトウェアは、機械学習を使用してバックグラウンドノイズを抑制します。低コストのエッジデバイス向けに設計されたオーディオおよびビデオ分野のイノベーションにおけるこの素晴らしいステップは、Armプロセッサーの電力効率と機械学習機能をサポートする成熟したソフトウェアによって実現されています。

Emotion3Dのキャビン内監視ソフトウェア

Emotion3Dは、ArmベースのCPUを使用して、リアルタイム分析を必要とするさまざまなデバイスに対応するために必要な高精度、高性能、柔軟な機能を実現しています。現在、同社はArmプロセッサーを使用して、運転をより安全にするためのAI搭載ソフトウェアを開発しています。

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ArmAIでAIプロジェクトに命を吹き込みましょう

毎日、より多くのコンピューティングアプリケーションが人工知能で強化されています。 Arm AIはさまざまな業界で根本的に新しいビジネスモデルを可能にするAIテクノロジーを活用できるように設計されています。

この包括的でスケーラブルなソリューションがどのように機能するかを学びましょう。

最もミッションクリティカルなアプリケーションに力を与える
ハードウェア、ソフトウェア、およびパートナーエコシステムを統合して、最も大胆で革新的なアイデアに命を吹き込みます。

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機械学習はArm CPUから始まる

AIコンピューティングはクラウドからデータが収集される場所へと移行しており、Arm CPUおよびMCUテクノロジーは、エッジとエンドポイントにおいてAIおよびMLワークロードの大部分を既に処理しています。AI全体を制御する場合でも、GPUやNPUなどのコプロセッサーと連携して特定のタスクを処理する場合でも、CPUはすべてのAIシステムの中心となります。

人工知能が持つ力とは

機械学習は、急速に進化しているAIのコアコンポーネントです。何年もかけてクラウドにおける集中型コンピューティングファームに注力してきた開発者たちは今、パフォーマンスを向上させ、ML機能とセキュリティおよびコストを両立させようとしています。エッジでの機械学習がその答えとなるかもしれません。

購入者ガイド: MLアプリケーションに最適なソリューションの選択

この必読ガイドでは、機械学習に適したプロセッサーIPミックスを選択し、MLシステムのパフォーマンス、コスト、製品設計の最適なバランスを確保するための重要な注意事項について説明します。

機械学習向けに設計および最適化されたプロセッサー

Ethos NPUは、以下のCortex CPUおよびGPUのいずれかと組み合わせて使用されます。プロジェクトに最適な組み合わせを選択するには、製品機能、コスト、スケーラビリティ、およびパフォーマンスの要件のバランスをとる必要があります。

エキスパートに相談する

人工知能(AI)に使用されるアプリケーションが数多く台頭する中、どこから手を付ければいいかわからないことがあります。どの機械学習ソリューションがAIプロジェクトに対して適切か、Armのエキスパートにご相談ください。

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Arm AI Techトーク

Arm AI Techトークでは、Armとパートナーエコシステムの専門家による最新のAIトレンド、テクノロジー、ベストプラクティスをお届けします。最先端の最新研究から、実際の使用例、コード例、ワークショップ、デモをご覧ください。

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機械学習用リソース

MLをデバイスに追加することをご検討中のお客様へ

プラットフォーム設定、ハードウェア、ソフトウェア、エコシステムの重要性について確認しましょう。MLの基礎を理解し、機会と課題を探り、どのようにして開始するかをご紹介します。

Arm AIパートナーエコシステム

Armの広範なAIエコシステムは、クラス最高レベルのツール、アルゴリズム、アプリケーションを世界中の企業に提供することで、インテリジェント・エンドポイント・デバイスへのAIの導入をシンプルにします。