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公開：2024-09-28

TwinSense社が1億円調達、ニューロモフィック・コンピューティング技術の社会実装を加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• TwinSense社がシードラウンドで1億円調達
• ニューロモフィック・コンピューティング技術の開発
• AI処理の高速化と省電力化を目指す

TwinSense社のニューロモフィック・コンピューティング技術開発

TwinSense株式会社は、ニューロモフィック・コンピューティング技術の社会実装を加速させるため、株式会社環境エネルギー投資からシードラウンドで1億円の資金調達を2024年9月26日に実施した。ニューロモフィック・コンピューティングは、生物の脳の神経細胞の働きに着想を得たモデルを使用する次世代の先端AI技術として注目されている。^[1]

TwinSense社は、ニューロモフィック・センシング（測量＝目の役割）とニューロモフィック・プロセッシング（データ解析＝脳の役割）から構成されるシステムの開発に着手している。この技術は、特に映像系のアプリケーションにおいて、データ処理の高速化と大幅な省電力化が期待されている。

同社は既に、ニューロモフィック・プロセッシングの開発と、EdgeSmart TechnologyTMをベースとした統合開発環境プラットフォームの整備を完了している。今回の資金調達により、様々なアプリケーションが稼働するクラウドサービス事業の展開を加速させる予定だ。

TwinSense社の技術開発まとめ

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スパイキングニューラルネットワーク(SNN)について

スパイキングニューラルネットワーク(SNN)とは、生物の脳の神経細胞の動作をより忠実に模倣したAIモデルのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 時間的な情報を扱うことができる
• エネルギー効率が非常に高い
• リアルタイム処理に適している

SNNは従来の人工ニューラルネットワークと比較して、より生物の脳に近い動作を実現することができる。TwinSense社はこのSNN技術を活用し、AIエッジ・プロセッシングの進化を目指している。特に映像解析分野において、SNNの特性を活かした低消費電力かつ高速なリアルタイム処理の実現が期待されている。

TwinSense社のニューロモフィック技術に関する考察

TwinSense社のニューロモフィック技術開発は、AI処理の高速化と省電力化を同時に実現する可能性を秘めており、IoTデバイスやエッジコンピューティングの分野に大きな影響を与える可能性がある。特に、リアルタイムでの高度な映像解析を低消費電力で実現できる点は、スマートシティや自動運転技術などの発展に寄与するだろう。

一方で、ニューロモフィック技術の社会実装には、既存のAIシステムとの互換性や開発者のスキル移行などの課題が存在する。これらの課題に対しては、TwinSense社が開発した統合開発環境プラットフォームが解決の糸口となる可能性がある。同プラットフォームを通じて、開発者がニューロモフィック技術を容易に利用できる環境を整備することが重要だ。

今後、TwinSense社には更なる技術革新とともに、産業界との連携強化が期待される。特に、自動車産業やセキュリティ産業など、リアルタイム性と低消費電力性が求められる分野でのユースケース開発が重要になるだろう。ニューロモフィック技術の進化が、AIの新たな可能性を切り開く鍵となることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「人の脳に匹敵するAIで超低消費電力を実現 「TwinSense株式会社」 設立半年でシートラウンドとして１億円を調達 | TwinSense株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000148478.html, (参照 24-09-28).

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