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TED、AI画像判定システムをオンプレミスで開発できる「MMEye Box」を販売

2021年4月14日(水)日川 佳三(IT Leaders編集部)

東京エレクトロンデバイス(TED)は2021年4月14日、ディープラーニング(深層学習)を活用した画像認識・判定システムをオンプレミス環境だけで開発できるアプライアンス機器「MMEye Box」を発表した。GPUを搭載したPCにディープラーニングのミドルウェアをプリインストールした製品である。画像データを学習して判定モデルを作成できる。こうして作成した判定モデルを、エッジコンピュータに配備して運用する。価格(税別)は、480万円。

写真1:MMEye Boxの外観写真1:MMEye Boxの外観

 MMEye Boxは、ディープラーニング(深層学習)を活用した画像認識・判定システムを、オンプレミス環境だけで開発できるアプライアンス機器である(写真1)。GPUを搭載してディープラーニングの学習性能を高めたPC(Dell Precision3640)に、ディープラーニングのミドルウェアをプリインストールしている。

 画像を学習して判定モデルを作成できる。こうして作成した判定モデルを、エッジコンピュータに配備して運用する。これにより、製造工場の目視検査などを省力化・自動化するアプリケーションを構築できる。

 ディープラーニングのミドルウェアとして、YE DIGITAL(旧安川情報システム)が開発したクラウドサービス「MMEye」と同じものを搭載している(関連記事製造工場の目視検査をディープラーニングで省力化するクラウドサービス、安川情報システム)。

 元々のMMEyeは、学習データから判定モデルを作成する作業を、クラウドサービスとして提供している。一方、MMEye Boxでは、これまでクラウドサービスで提供していた作業を、オンプレミスのGPU搭載PCで代替する(図1)。

図1:GPU搭載PCとディープラーニングのソフトウェアを組み合わせた。オンプレミス環境で画像を学習させて画像判定モデルを作成・検証できる(出典:東京エレクトロンデバイス)図1:GPU搭載PCとディープラーニングのソフトウェアを組み合わせた。オンプレミス環境で画像を学習させて画像判定モデルを作成・検証できる(出典:東京エレクトロンデバイス)
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 MMEye Boxを使うことで、学習データとなる画像をクラウドサービスに転送しなくても、判定モデルを作成できる。社外に漏洩しては困る機密情報を含んだ画像を、クラウドではなくオンプレミスのPC上で学習できる。

 ハードウェアの仕様は、以下の通り。CPUは、Xeon W-1290P。メモリー容量は64GB。GPUは、NVIDIA GeForce RTX2080TI。ストレージはSATA接続の3.5インチ型HDDで、容量は4TB×2基。PCケースの外形寸法は、幅176.6×高さ335.0×奥行き345.0mmの小型タワー型である。

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