展示会ロゴ表示領域（任意） ・シンボルマークサイズの70～80％程度

・FUJITSUﾛｺﾞ底辺合わせ

【当社AI技術の方向性】

～牛、鳥から高速AIエンジンまで～

AIソリューションとそれを支える技術

AI×コア技術 でお客様のビジネス拡大に貢献

音声音響AI 野鳥音声認識

エッジ-イン AIのFPGA実装

画像AI 屋外環境での文字認識

防災 下水道氾濫検知

工場AI 設備監視

デバイス(FPGA実装)技術 画像情報を分析・補正

音声を信号レベルで分析・補正

画像技術 音声技術

AI技術

お客様の課題を解決

推論モデル圧縮により高速化、省メモリを実現 データ拡張により少ない学習データでも高精度

各種フレームワーク対応(Caffe, Chainer, TensorFlow等) 学習を最適化することで認識精度を向上

デバイス技術

当社保有のコア技術とAI技術を融合

お客様の課題を解決

富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社 http://www.fujitsu.com/jp/qnet/

本社 〒814-8588 福岡県福岡市早良区百道浜2-2-1 富士通九州R&Dセンター 武蔵小杉ビジネスセンター 〒211-0063 神奈川県川崎市中原区小杉町3-264-3 ユニオンビル3F

お問い合わせ先

TEL: 092-852-3181 E-mail: qnet-ai@cs.jp.fujitsu.com

【適用事例】

音声音響 AI

エッジ-イン

野鳥の鳴き声を音響AIで自動分類し生態調査を効率化 (当社製品 QSASTM-Bird)

FPGAへのAI実装サービスによる高速化・省電力化

録音データ

調査対象地

ノイズ抑圧

鳴き声候補の声紋画像

対象の鳴き声を 抽出するAI

対象の鳴き声を抽出

ICレコーダ

環境雑音を 信号処理で除去

FPGAへのAI実装 基本プロセス

デバイス化検討 再学習 最適化 高位合成 配置・配線

FPGAの種類や性能要件を踏まえて、 ニューラルネットワークチューニング

ニューラルネットワークを論理回路に実装、配置・配線。FPGAのビットファイルを生成

画像分類AIのPynQ実装例

CPU/GPU処理と比較し 圧倒的に高速かつ低消費電力

を実現

画像AI 牧場への画像AI導入により遠隔給餌を実現

エッジ端末＋カメラ 撮影画像に対し屋外影響低減のための 画像信号処理を行い牛の耳標のみを抽出

DeepLearning による文字認識 で個体識別

「屋外環境」＋「動く対象物」においても高精度の認識を実現

牧場

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