Recogniとは

Recogniリンク先は企業HP) は、 創業者 の Ashwini Choudharyさんと、 Eugene Feinberg さんとが2017年に設立したスタートアップ企業。
カリフォルニアのSan Joseに拠点を置き、優れたAI技術を持ち、多くの投資を集めて開発をしている。 安全な無人運転車への道に取り組もうとしている。

チームは、ファウンダー、エンジニア、等からなる少なくとも28名のメンバーがいるようだ。

投資するパートナー 企業

BMWやトヨタをはじめ、多くの企業が投資をしている。

Toyota AI Ventures のホームページ掲載の発表内容はこちら。→「Recgniへの投資

強みのAI技術とは

自動運転向けの人工知能、つまりAI技術である。特に、電力をほとんど消費せずに、非常に高いリアルタイム処理パフォーマンスを実現するAI技術を保有しているという。 

LiDARやカメラが生成する画像は、4k、8kといわれるほどの大きな画像を1/60fpsなどのような高速に生成されるが、その画像をリアルタイムに処理できる画像処理は、簡単ではない。ただし、自動運転には必要な技術で、そんな自動運転に求められるリアルタイム処理を、Recogniの技術は、実現しようとしている。

特許情報リサーチでみる、Recogniの具体的な技術内容とは

米国特許6件が存在している。(調査日;20191220)

出願国は、米国とWOが現状。今後、WO出願を使い、各国に出願することが伺えた。

具体的な技術内容は、AI技術の範疇であるが、タイトルを示すように、ニューラルネットワークの処理を、効率化したり、圧縮したり、ソフトウエア処理を行うものであるが、それだけでなく、ハードウエア処理まで踏み込んでいることにより、効率と高速化の工夫が多く含まれているといえる。

  • THREE-DIMENSIONAL ENVIRONMENT MODELING BASED ON A MULTI-CAMERA CONVOLVER SYSTEM
  • CLUSTER COMPRESSION FOR COMPRESSING WEIGHTS IN NEURAL NETWORKS
  • EFFICIENT CONVOLUTIONAL ENGINE
  • SYSTEMS AND METHODS FOR INTER-CAMERA RECOGNITION OF INDIVIDUALS AND THEIR PROPERTIES
  • DETERMINISTIC LABELED DATA GENERATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TRAINING PIPELINE
  • REAL-TO-SYNTHETIC IMAGE DOMAIN TRANSFER

これ以上厳密に把握したい方は、以下出願番号をここに見てみてください。

  • US16/273618 US2019/0287297 THREE-DIMENSIONAL ENVIRONMENT
  • US16/273592 US2019/0286980 CLUSTER COMPRESSION FOR COMPRE… 
  • US16/273616 US2019/0286975 EFFICIENT CONVOLUTIONAL ENGINE 
  • US16/273609 US2019/0286947 SYSTEMS AND METHODS FOR INTER-… 
  • US16/273604 US2019/0286942 DETERMINISTIC LABELED DATA GEN… 
  • US16/273597 US2019/0286938 REAL-TO-SYNTHETIC IMAGE DOMAIN… 

2019年12月20日更新 アナリスト 松井

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です