先進技術研究開発本部
株式会社アイヴィス
先進技術研究開発本部
活用した高速エッジAI開発パッケージ
BANSUI® 提供開始
ニュースリリース（PDF形式）
ニュースリリース（PDF形式）BANSUIとは
リザバーコンピューティング（RC: Reservoir Computing）の活用を目指す研究者・開発者の皆様に向けて、当社はRCの多様な応用開発を効率化する独自パッケージ「BANSUI®」の提供を開始いたします。
本パッケージは、省エネルギーかつ高速な次世代AI技術として注目されるRCの実装・応用を支援するパッケージです。
リザバーコンピューティング（RC）とは
●Recurrent Neural Network（RNN）の一種
特に時系列データに関する処理やパタン認識が得意。
●RNNの中でも軽量かつ高速な学習が可能
入力層、中間層重みを事前にランダム値で固定し、出力（リードアウト）重みのみ学習。学習は過去まで遡るBackpropagation Through Time（BPTT）をせずにRNNと同等の性能を発揮。
BANSUI®開発の動機
●IoTの急速な拡大に伴うエッジAI技術の需要急増
センサや端末が膨大なデータを生成する時代が到来し、クラウド処理による従来の方法は通信負荷や遅延が問題となっています。端末でAI処理を行うエッジAI技術が注目されており、端末で学習も可能なリザバーコンピューティングが有望な技術として注目されています。
●タスクに応じた構造化の探索が課題（RCの学術的未踏領域）
リザバーコンピューティングも、性能向上のためにはタスクに合ったレイヤ構造探索が必要となります。しかし、そのモデル構造化の探索を強力にサポートするソフトウェアは現状ほとんど存在しません。こうした背景を踏まえ、開発パッケージBANSUI®を開発しました。
BANSUI®の特長
●構造化モデルを自由にカスタマイズ可能
時系列履歴を保持するリザバーレイヤと情報を読み出す
リードアウトレイヤをパーツ化し、自在に組み合わせ可。
＊ 例1：複数の時間スケールへの対応⇒直列度を増やす。
＊ 例2マルチモーダル入力への対応⇒並列度を増やす。
●主要なRC学習機能をサポート（オプティマイザ）
＊ バッチ学習/オンライン学習両方対応。
＊ オプティマイザはモデル内のレイヤに対し外付け。
●C++ライブラリ/Pythonモジュール
＊ PythonモジュールはC++ライブラリをラップしているため高速。
●マルチスレッド・非同期処理
＊ 各レイヤが個別スレッドで独立に動くマルチスレッドモード搭載。
＊ マルチスレッドモード中には非同期なI/Oも可能。
●GPUアクセラレーション
＊ CUDA環境を用意することで、GPUを使って高速動作。
●モデルのシリアライズ
＊ 学習済みモデルのパラメータを書き出し、再読み込み。
●プラグイン拡張性
＊ 専用プラグインによって、新しい機能を持つレイヤを導入。
・ 多様なリザバーモデル。
・ 主成分分析（PCA）等の教師無し学習。
・ FPGAをはじめとする外部デバイスに処理を委譲するレイヤ。
●BANSUI®の名称由来
＊ Base Asset for Networks of Structured Unit Items
＊ 番水…複数の溜め池への水分配システム
＊ 名称、ロゴは商標登録番号第6939172号および第6939173号で登録済
BANSUI®実績
●エッジAI開発における大幅な開発効率の向上
＊ PoC受託開発において平均30%の工数削減の実績。
・ 再利用可能なモジュール設計。
・ APIリファレンスの整備によるチーム連携の強化・コミュニケーションコスト削減。
● 2025年3月から先行して共同研究等を行う4社へ提供
① ロボットメーカー：ロボットハンド制御へのリザバーコンピューティング適用。当該ロボットハンドは強い非線形で複雑な運動特性を示し、時系列運動データの処理にBANSUI®を活用。
② 電機メーカー：ヒトの会話音声からの感情等の検知タスクへのBANSUI®の適用。
③ ロボットメーカー：物流現場における搬送ロボットの稼働状況予測へ適用。BANSUI®本体及び、FPGA版RCのプラグインを提供。
④ 電機メーカー：工場・プラント設備保守管理、インフラ設備保守管理などへの適用を目指したRCシステムの開発支援として、BANSUI®を提供。
● 当社のRCデモ開発例・アプリケーション例
＊ 手書き文字ジェスチャ識別（動画像処理）：
・ 個人認証、スポーツフォーム評価などに展開可能。
＊ 話者識別（音声処理）：
・ 個人認証、不審者検知、異常音検知などに展開可能。
＊ マルチモーダル情報処理：
・ 移動ロボットが、主に衝突の回避を目的として自身および周辺の状態を予測するための「世界」モデルの構築（研究開発中）。
アプリケーション例① ヒトのジェスチャ識別（動画像処理）
ヒトの手書き文字ジェスチャ識別として、指先の動きをその場で学習し、動作の分類を行います。深層学習では真似できない、追加データのみ1回提示するだけでの追加学習が可能です。学習セットを変更し学習することで同じモデルで、指先の動き以外のジェスチャや動きパタンの分類にも適用できます。全身使った運動のフォーム評価や、筆跡による個人の認正等に展開が可能です。
アプリケーション例②話者識別（音声処理）
マイクの音声入力から話者の音声をその場で学習し、リアルタイムに複数人の話者を識別します。オンライン学習の一種である逐次最小二乗法（RLS）により、リアルタイムに逐次的な学習が可能です。同モデルの応用例として、音声による話者の体調異常検知、足音識別による防犯技術等への展開が可能です。
【お問い合わせ先】
株式会社アイヴィス 先進技術研究開発統括部
メール : ivis-tech★@ml.ivis.co.jp
※メール送信時は★の削除をお願い致します。
BANSUIとは
リザバーコンピューティング（RC: Reservoir Computing）の活用を目指す研究者・開発者の皆様に向けて、当社はRCの多様な応用開発を効率化する独自パッケージ「BANSUI®」の提供を開始いたします。
本パッケージは、省エネルギーかつ高速な次世代AI技術として注目されるRCの実装・応用を支援するパッケージです。
リザバーコンピューティング（RC）とは
●Recurrent Neural Network（RNN）の一種
特に時系列データに関する処理やパタン認識が得意。
●RNNの中でも軽量かつ高速な学習が可能
入力層、中間層重みを事前にランダム値で固定し、出力（リードアウト）重みのみ学習。学習は過去まで遡るBackpropagation Through Time（BPTT）をせずにRNNと同等の性能を発揮。
BANSUI®開発の動機
●IoTの急速な拡大に伴うエッジAI技術の需要急増
センサや端末が膨大なデータを生成する時代が到来し、クラウド処理による従来の方法は通信負荷や遅延が問題となっています。端末でAI処理を行うエッジAI技術が注目されており、端末で学習も可能なリザバーコンピューティングが有望な技術として注目されています。
●タスクに応じた構造化の探索が課題（RCの学術的未踏領域）
リザバーコンピューティングも、性能向上のためにはタスクに合ったレイヤ構造探索が必要となります。しかし、そのモデル構造化の探索を強力にサポートするソフトウェアは現状ほとんど存在しません。こうした背景を踏まえ、開発パッケージBANSUI®を開発しました。
BANSUI®の特長
●構造化モデルを自由にカスタマイズ可能
時系列履歴を保持するリザバーレイヤと情報を読み出す
リードアウトレイヤをパーツ化し、自在に組み合わせ可。
＊ 例1：複数の時間スケールへの対応⇒直列度を増やす。
＊ 例2マルチモーダル入力への対応⇒並列度を増やす。
●主要なRC学習機能をサポート（オプティマイザ）
＊ バッチ学習/オンライン学習両方対応。
＊ オプティマイザはモデル内のレイヤに対し外付け。
●C++ライブラリ/Pythonモジュール
＊ PythonモジュールはC++ライブラリをラップしているため高速。
●マルチスレッド・非同期処理
＊ 各レイヤが個別スレッドで独立に動くマルチスレッドモード搭載。
＊ マルチスレッドモード中には非同期なI/Oも可能。
●GPUアクセラレーション
＊ CUDA環境を用意することで、GPUを使って高速動作。
●モデルのシリアライズ
＊ 学習済みモデルのパラメータを書き出し、再読み込み。
●プラグイン拡張性
＊ 専用プラグインによって、新しい機能を持つレイヤを導入。
・ 多様なリザバーモデル。
・ 主成分分析（PCA）等の教師無し学習。
・ FPGAをはじめとする外部デバイスに処理を委譲するレイヤ。
●BANSUI®の名称由来
＊ Base Asset for Networks of Structured Unit Items
＊ 番水…複数の溜め池への水分配システム
＊ 名称、ロゴは商標登録番号第6939172号および第6939173号で登録済
BANSUI®実績
●エッジAI開発における大幅な開発効率の向上
＊ PoC受託開発において平均30%の工数削減の実績。
・ 再利用可能なモジュール設計。
・ APIリファレンスの整備によるチーム連携の強化・コミュニケーションコスト削減。
● 2025年3月から先行して共同研究等を行う4社へ提供
① ロボットメーカー：ロボットハンド制御へのリザバーコンピューティング適用。当該ロボットハンドは強い非線形で複雑な運動特性を示し、時系列運動データの処理にBANSUI®を活用。
② 電機メーカー：ヒトの会話音声からの感情等の検知タスクへのBANSUI®の適用。
③ ロボットメーカー：物流現場における搬送ロボットの稼働状況予測へ適用。BANSUI®本体及び、FPGA版RCのプラグインを提供。
④ 電機メーカー：工場・プラント設備保守管理、インフラ設備保守管理などへの適用を目指したRCシステムの開発支援として、BANSUI®を提供。
● 当社のRCデモ開発例・アプリケーション例
＊ 手書き文字ジェスチャ識別（動画像処理）：
・ 個人認証、スポーツフォーム評価などに展開可能。
＊ 話者識別（音声処理）：
・ 個人認証、不審者検知、異常音検知などに展開可能。
＊ マルチモーダル情報処理：
・ 移動ロボットが、主に衝突の回避を目的として自身および周辺の状態を予測するための「世界」モデルの構築（研究開発中）。
アプリケーション例① ヒトのジェスチャ識別（動画像処理）
ヒトの手書き文字ジェスチャ識別として、指先の動きをその場で学習し、動作の分類を行います。深層学習では真似できない、追加データのみ1回提示するだけでの追加学習が可能です。学習セットを変更し学習することで同じモデルで、指先の動き以外のジェスチャや動きパタンの分類にも適用できます。全身使った運動のフォーム評価や、筆跡による個人の認正等に展開が可能です。
アプリケーション例②話者識別（音声処理）
マイクの音声入力から話者の音声をその場で学習し、リアルタイムに複数人の話者を識別します。オンライン学習の一種である逐次最小二乗法（RLS）により、リアルタイムに逐次的な学習が可能です。同モデルの応用例として、音声による話者の体調異常検知、足音識別による防犯技術等への展開が可能です。
【お問い合わせ先】
株式会社アイヴィス 先進技術研究開発統括部
メール : ivis-tech★@ml.ivis.co.jp
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