RealtimeForesight（リアルタイムフォーサイト）とは、時系列で変化していく3次元データを、AIを活用して予測する技術です。通常、予測精度を上げるためには計算量を増やす必要がありますが、「精度」と「速度」の間にはトレードオフという問題があります。東芝情報システム様が自社開発した独自のアルゴリズムによってこの問題を解決。深度センサやドローン、VRなど、様々な分野での活用が期待できます。
1次元、2次元、3次元と扱うデータが複雑になると、当然のことながら計算にも膨大な時間がかかってしまうことになります。本技術では、1層の畳み込みニューラルネットワークをエンコーダとデコーダに実装した独自アルゴリズムによって、処理の高速化と高精度化を同時に実現しています。

この独自開発したアルゴリズムにより、リアルタイムに時系列で検出されるデータに遅延を発生させることなく予測できます。また本アルゴリズムは小規模なため、エッジデバイスへのソフトウェア組込みやFPGAなどのハードウェア化が容易にできることも特徴で、Efinix FPGAに最適です。
特徴①　計算量を極限まで減らして制度の高い予測を実現。
特徴②　小規模なためソフトウェア組み込みやFPGAなどのハードウ
　　　　ェア化が容易。
特徴③　3次元の時系列データ予測に対応したアルゴリズム。
特徴④　RISC-Vを活用して更なる小型実装を実現。

AIの導入ステップは、「学習」「予測」「実装」の3ステップです。
デモに使用した学習データは4000フレームを使用し、学習時間は
わずか2分でした。

RealtimeForesightをシステムに実装することにより、赤外線センサの
データ処理にかかる遅延を改善できます。

RealtimeForesightは、距離センサ、ジャイロセンサ、タッチセンサなど
様々なセンサに応用可能です。