ディープラーニングモデル最適化プラットフォーム GenSynth - ジェンソン AI building AI


<「GenSynth」使用イメージ>
GenSynth(ジェンソン)は、ディープラーニングモデルを最適化するためのプラットフォームです。お客様が持つ DNN モデルとデータセットを、開発する DNN モデルに求める性能要件(サイズ、精度など)と一緒にセットするだけで、GenSynth 内にある AI が、入力された性能要件を満たす最適化された DNN モデルを自動生成します。
最適化されたモデルは、オリジナルモデルの精度を担保しながら、劇的なサイズ圧縮を実現します。最適化は GenSynth の AI が自動的に行うため、作業効率を改善し、ディープラーニング開発の期間が飛躍的に短縮します。入出力される DNN モデルには TensorFlow※1等の汎用的なフレームワークを利用するため、最適化後のモデルがエッジデバイス向けの DNN エンジンやハードウェアなどで活用でき、さらなる高速化が実現可能となります。
また、このプラットフォーム内では、DNN モデルの決定プロセスが説明可能かつ質の悪いトレーニングデータを特定するなど、AI 開発における可視化を支援します。
<GenSynth の walkthrough>
主な特長
- DNN モデルを自動的に最適化(精度を維持したまま、ディープラーニングモデルサイズを劇的に削減)
- ディープラーニング開発を加速
- DNN モデルの決定プロセスが説明可能。(XAI※2)
- DNN モデルはTensorFlowで出力され、ほかのアクセラレーターなどと組み合わせることで、エッジデバイス上でのさらなる高速化も実現可能
COVID-Net が Covid-19 陽性と判断した根拠部分をハイライトした図
加速されたディープラーニング開発

<従来のディープラーニング開発+エッジデへのデプロイ>

<GenSynth で加速されたディープラーニング開発+エッジデバイスへのデプロイ>
自動最適化により従来の開発で必要としていた AI エンジニアによる試行錯誤作業、学習やチューニングが不要となり、ディープラーニング開発を加速します。また、最適化済みモデルをエッジデバイスへデプロイする際は、エッジデバイス向けの DNN エンジンやハードウェアを活用することで更なる高速化も実現できます。
このプラットフォーム内では、DNN モデルの決定プロセスが説明可能(XAI)なため、ディープラーニングにおけるブラックボックス問題も解決できます。
対応環境
- クラウド、オンプレミス、いずれの環境でもご使用可能
※1 2021年1月時点のサポートは、 TensorFlow および Keras 。その他のフレームワークについては、順次サポート予定。
※2 XAI(Explainable AI):予測結果や推定結果に至るプロセスが人間に説明可能なAI。
Model Zoo対応
GenSynth では、ユースケースにマッチする最適化済み AI モデルを GenSynth 内にて選択し、お客様独自のデータセットと組み合わせられます。お客様は、既に最適化された AI モデルに独自のデータセットを用いて学習させることで、すぐに独自のユースケースに対応する AI モデルが開発可能となります。
現在、下記ユースケースのAIモデルに対応しています。
- 画像認識、物体検出、キーワード検出
※対応ユースケースについては、順次追加予定。
採用事例
- 自動運転:90%モデルサイズ圧縮。推論速度38倍。
- コンシューマーエレクトロニクス:87%モデルサイズ圧縮。推論速度10倍。
その他、インダストリー、ドローンなどでの採用事例あり。
- Audi Electronics Venture GmbH 社、DarwinAI 社の共同評価レポート
「Audi Electronics Venture GmbH (AEV)とDarwinAI Corp.による共同評価
~ディープラーニング開発支援ツール『GenSynth(ジェンソン)』の特徴と有効性~」をご希望の場合は、お問い合わせボタンよりご連絡ください。
その他ツールとの組み合わせ
- OpenVino™ とのケーススタディー
GenSynth(ジェンソン)で最適化したモデルに対し OpenVino™ を活用した際に、Resnet50 の推論速度を従来のモデルから 10.51 倍へと加速。
詳細についてはこちらをご参照ください。
本製品の開発企業
Darwin AIについて
カナダのウォータールー大学のスカラーシップのもと、2017年設立。
2019 “Toronto‘s Best Tech Startup”、CBINSIGHTS GAME CHANGERS 2020 など数多くの賞を受賞。
NeurIPS などでも数多くの論文を発表する、カナダ発の AI リーディングカンパニー。