エッジAI・機械学習ライブラリ Ekkono SDK 組込みシステムで継続自動学習し、IoT機器をスマートデバイス化

Ekkono（エコノ） SDKは、IoTシステムのエッジサイドの機械学習に特化して開発されたライブラリです。従来型の事前に学習させるモデルだけではなく、設置・稼働環境の変化をデバイス上で学習し続ける増分学習（Incremental Learning）の機能が特長です。増分学習により個々の端末ごとに最適なAIモデルを進化させることが可能です。

適応するシステムは、予知保全、CBM（Condition-based maintenance）、セルフコンフィギュレーション、パフォーマンス最適化などが挙げられます。スウェーデン語で”recognition”、「認知力」を意味するEkkonoの名を持つEkkono SDKは、IoT機器のスマート化による新しいビジネスモデルの創出を可能にします。

Ekkono SDKの紹介
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なぜエッジAIか？

現在主流となっているAI技術では、クラウドサーバーで学習を行っています。例えばフリートマネジメント（物流における車両管理の最適化）なら、車両データの可視化、分析、最適化に活用するためのデータをすべてクラウドサーバーにアップロードすることになります。しかし、クラウドサーバーに接続されるセンサー機器が多くなるにつれ、生成されるデータ量は膨大なものとなり、未加工の生データを毎秒クラウドに上げて管理するようなことは現実的ではなくなります。

しかし生データを無作為に捨ててしまうと、クラウドにアップロードされなかったデータ内に小さな異常があっても、それを発見して適切な処置を行うことが困難になります。

また、リアルタイムのアクションが求められるタイムクリティカルなシステムでは、エッジでデータを収集するだけでなく、そのデータに基づいてAI学習を行い、即座にデバイスの制御のためのフィードバックを行うことが求められます。