クエスト・グローバルがCES 2020でAIアプリケーション開発ソリューションアクセラレーターを公開

クエスト・グローバルがCES 2020でAIアプリケーション開発ソリューションアクセラレーターを公開

AsiaNet 82381 (0018)

【ラスベガス、ベンガルール(インド)2020年1月6日PR Newswire=共同通信JBN】
*AIアプリケーション開発ソリューションアクセラレーターはディープラーニングを使用
*コンピュータービジョンアプリケーションの開発プロセスを自動化するのが目的
*データエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストの生産性と効率性を向上させる

グローバルな製品エンジニアリングとライフサイクルサービスの企業、クエスト・グローバル(QuEST Global)はCES(https://www.quest-global.com/upcoming-events/ces-2020/)(Consumer Electronics Show)2020で、コンピュータービジョンアプリケーション開発向けディープラーニング(DL)モデルを設計、トレーニング、展開、管理することに役立つソリューションアクセラレーターを公開する。Westgateのブース#1909に展示されるこのソリューションは、データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアがディープラーニングをベースとするマシンビジョンアプリケーションを迅速かつ効率的に最小努力で開発することを可能にする。このソリューションは、ビジュアルメニュー方式のインターフェースを通じて簡略化されたモデル生成プロセスを提供し、ディープラーニングソリューションの開発を極めて容易かつ迅速にする。

クエスト・グローバルが開発したこのソリューションは、データラベリング、データ拡張、交差検証などのモデル開発ワークフローの主要な作業を自動化するために専門設計されている。直感的なダッシュボード、性能測定基準、カスタムモデル生成能力によってサポートされるこのツールは、対象デバイス向けの容易な再トレーニングおよび展開オプションを提供する。AI開発ワークフローを自動化し簡略化することによって、このソリューションアクセラレーターはデータサイエンティスト、データエンジニア、データアナリストが生産性向上を実現し、投資収益率を向上させることを支援し、これによってモデルの精度と性能を向上させる革新的な方法に一層注力することが可能となる。

クエスト・グローバルのニュース・ビジネス開発担当プレジデントであるアルン・パイ氏(https://www.quest-global.com/leadership/arun-pai/)は「クエスト・グローバルは、最新のテクノロジーおよびツールによってさまざまな業界の顧客向けの革新的ソリューションを加速・開発するために常に取り組んでいる。ディープラーニングモデル開発のためのこのアクセラレーターは、ビジョンアナリティクスのための簡略化されたワークフローを短時間で達成することに役立つロバストソリューションの1つであり、さまざまな業界の顧客に価値を付加する」と語った。

クエスト・グローバルは完全な製品開発ライフサイクルで20年以上にわたる経験を誇り、顧客がより良い製品を開発することを支援して、新しい市場を確立するとともに効率性と品質を向上さている。同社はエッジコンピューティング、人工知能、ディープラーニング、ビッグデータ、プレディクティブアナリティクスなどの次世代テクノロジーを使用し、半導体、消費者家電製品、コンピューティングの業界が製品開発とイノベーションサイクルを加速し、この業界の業務をより効率的にしている。信頼され熟慮するパートナーとして、同社は最終顧客の経験を強化し、業績を向上させ、顧客のデジタルジャーニーを簡略化することにコミットしている。

▽クエスト・グローバルについて
クエスト・グローバルは20年以上にわたり、航空機エンジン、ハイテク、航空宇宙・防衛、輸送(自動車・鉄道)、電力と産業、石油・ガス、医療機器産業において、世界で最も評価が高い多数の企業にとって信頼のおけるグローバルな製品エンジニアリングとライフサイクルサービスのパートナーとなるのを目的としてきた。15カ国に展開し、67のグローバル・デリバリーセンターと1万2500人を超える社員を擁するクエスト・グローバルは、より安全で清潔な世界に向けたソリューションを開発する機械、エレクトロニクス、ソフトウエア、デジタル工学のイノベーションの最前線にいることを確信している。クエスト・グローバルの深い専門知識とデジタルの専門技術により、クライアントが製品開発とイノベーションサイクルに拍車を掛け、新たな収入源を生み出し、消費者体験を充実させ、製造工程と業務をより効率的にすることを目指している。

ソース:QuEST Global