AWSとSORACOMで実現する「エッジAIデプロイ」の仕組みと画像認識モデルの高速化

[tsmiyamoto]

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AIモデルを低コスト・リアルタイムで動かす仕組みとして、Raspberry PiやNVIDIA Jetsonなどの手のひらサイズのデバイスで動かす「エッジAI」が数年前から話題となっています。

本セッションでは、IoTサービスの「SORACOM」とAWS IoT / SageMakerなどを組み合わせて「遠隔にあるエッジデバイスに対して画像認識モデルをデプロイする仕組み」をどう実現したかや実装時の課題とその解決方法をご紹介します。

セッションについての補足情報 (最大800文字) (任意)

株式会社TechSwordでは、誰でも簡単にAIを開発・運用できる「TechSword Platform」を提供しています。

世の中には「学習済みモデル」がいくつか出回っていますが、「個社固有のモデルを作りたい」という需要が大きいというのが実情です。

そこで、AIの知識はおろかLinuxやPythonの知識のない現場担当者レベルでもAIを開発し、ワンクリックでデバイスにデプロイして現場で実運用できるようにした仕組みをご紹介します。

また、計算リソースの限られたエッジデバイス（NVIDIA Jetson）において、どのように推論を高速化するかのノウハウも発表させていただきます。

登壇者の所属するスタートアップのフェーズ （必須）

Seed

想定受講者のスタートアップのフェーズ (複数選択可) (必須)

Seed, series A

想定受講者の開発対象やロール・役割 (複数選択可) (必須)

Web バックエンド / サーバーサイド開発, 機械学習モデル開発

セッションのトピック (複数選択可) (必須)

アプリケーションアーキテクチャー, 開発プロセス

セッションのフォーマット (必須)

スライドを映しながら話す、通常セッション