ブライセン、ベトナム フエ科学大学との産学連携による共同研究成果を発表

2021/12/2

【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202110010995-O4-ryO0bj1w】

 
株式会社ブライセン（代表取締役社長：藤木 優　以下、「ブライセン」） とそのグループ会社 有限会社ブライセンベトナム（ベトナム・フエ市）は、 2019年3月18日に調印した産学連携の覚書に基づき、ベトナム フエ科学大学のインターンシップを実施しその共同研究成果を発表しました。

本研究は、ブライセン社員、グループ社員、及びフエ科学大学の学生が、国境や産学の枠組みを超え、新たなコンピュータビジョン技術の獲得と市場投入に向けて共に活動する取り組みの１つです。
コンピュータビジョンは、静止画や動画の視覚データをAI搭載のコンピュータで認識・処理する研究分野で、人間が視覚で捉えた光景を脳で認識する過程をコンピュータで再現するものです。デジタルカメラの顔認証機能、自動車の自動運転、産業用ロボットの自動化、ウエアラブル端末のARなど、コンピュータビジョンはセキュリティ、自動車、エネルギー、製造業、医療、教育といったさまざまな分野で利用されており、その市場は今後益々拡大するとみられています。REPORT OCEANのレポートによると、コンピュータビジョンにおけるAIの世界市場規模は、2020年には91.5億ドルで、2021年から2027年までの予測期間中、同市場は～39.58%のCAGRで成長すると予測されています。

3回目を迎える今回のインターンシップでは、コンピュータビジョンの基礎である機械学習、AI推論技術、SLAM技術の3つをテーマに選定し、それらをWeb系IT技術で束ねシステム化する取り組みを実施しました。4ヶ月に及ぶ共同研究の結果、3つの技術を応用して「AIオブジェクト検出機能付き、3Dマッピング・システム」を作成しました。
これらの成果は、オフショアでのコンピュータビジョン開発を可能にし、将来的にはAI学習用アノテーションデータの作成、AIモデルの開発およびシステムインテグレーションまでベトナムで一貫して安定的かつ経済的に提供することが可能となります。

 
1. 共同研究の成果
・学習及び研究項目： 
(1) イメージ画像(2D) 用 AIモデル
(2) 点群データ(3D) 用 AIモデル
(3) SLAM (*1）のプロトタイプの制作

上記項目を連結実施し、機械学習と推論アクセラレーション処理にSLAM技術を応用することで、「AIオブジェクト検出機能付き、3Dマッピング・システム」を作成しました。

 
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202110010995-O2-258Domb5】

３Dマッピング・システムの様子は、以下のYouTubeでご覧になれます。
https://www.youtube.com/watch?v=Ydn3ytia4VE

(*1) Simultaneous Localization and Mapping　の略で、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術。自動運転、ドローン、AGV、ロボット、AR/VR/MRなど、様々なアプリケーションに適用し、機械が周りの状況を見ながら適切に動くのに重要な役割をする。

 
２． 共同研究の社会的な意義と概要 

ブライセングループでは、2009年にベトナム・フエ市に支店を開設して以来、日越連携での雇用・産業育成の一助となるべく、ベトナムでの事業活動を推進してきました。2013年8月に現地法人ブライセンベトナムを設立し、フエ市最大級のＩＴ企業として、オフショアサービスとベトナムのIT産業の基盤となるソリューションを提供しています。
一方、ベトナム フエ科学大学は、ベトナム中部で教育及び研究プログラムを提供する高等教育機関です。
ブライセングループとフエ科学大学は、これまで交流会の開催、インターンシップの実施、社員採用などを通じて積極的に連携してきました。数ある連携プロジェクトの中で、インターンシップは未来のベトナムを支える優秀なIT人材に実践的なトレーニングを提供する場として両者が注力しています。

・対象期間：2021年2月～6月末 の 4ヶ月間（5月は1ヶ月間の試験休み） 
・対象者：フエ科学大学の卒業予定者　13名とブライセン、およびブライセンベトナムエンジニア3名

 
３．研究の技術的背景
 　
画像データによるディープラーニングを利用したAIの実用化は、自動車、医療、建設業など様々な分野で進んでいます。それに伴い高性能・高速・省電力のFPGAやFPGA基板の利用も増え、その推論処理の高速化とパフォーマンスの最適化は多くの現場で共通する課題となっています。
また、AIとともに活用が広がっている移動ロボットや自動運転、ドローンなどの移動体の自律化の実現に不可欠な技術であるSLAMも今後ますますその重要性が高まることが予測されます。
今後の技術で活用が望まれる「アノテーションデータを用いた機械学習」、「FPGAを用いたAI推論技術」、「点群データを用いたSLAM技術」の3つをテーマとして選定し、アプリの開発、実装、システム化までの通常の開発と同じ手順を通してインターンシップ及び共同研究を実施しました。

 
４．今後の展望
　
ベトナムのエンジニアは、コンピュータビジョンの基礎となる機械学習と推論アクセラレーション処理の研究からアプリケーションへ適用までの応用的な手順を追うことで、技術を実用化する過程を経験しました。この一連の経験により、ベトナムでの2D/3Dの深層学習を使った自動化ソリューションへの展開が可能になります。
また、SLAM技術の習得により、今後益々ニーズの高まりが予測される自律可能な「搬送ロボット システム」や「3Dベース地理情報システム（3D GIS）」への活用が可能となります。

 
■本件に関するお問い合わせ先：
株式会社ブライセン　管理本部経営企画人事部　　楪（ゆずりは）/宮本
TEL：[phone]
問い合わせ：https://www.brycen.co.jp/contact