マイクロコントローラ（マイコン）を使用するエッジデバイスに機械学習を導入するCartesiamが、そんなデバイスのためのサービスを容易に構築できるツールをローンチした。そのNanoEdge AI Studioと呼ばれるプロダクトは、すでに何十億ものデバイスで使われているArm Cortex-Mマイコンに機械学習とその推論能力を持たせる、初めてのIDEだ。
2016年に創業したCartesiamの共同創業者でゼネラルマネージャーのMarc Dupaquier氏によると、同社はArmとの関係がきわめて密接で、ともに共通の関心、すなわちこれらのデバイスの新しい機能を作り出すことに注力している。彼によると、IoTの第一波はもっぱら自分のデータをクラウドに送るだけだったが、しかし今ではほとんどの企業がデータの送出量を制限してデバイス自身に処理をやらせようとしている。そしてそれがまさに、Cartesiamの創業動機でもある。彼は曰く、「データを全部送るなんて馬鹿げている。しかもそんなIoTはデバイスを長時間露出してセキュリティ損なうことになる。デバイスにもっと近いところで処理をやらせるべきではないか？」。
同社は最初、Intel（インテル）の短命だったCurie SoCに目をつけた。しかしCurieは2017年にサポートを打ち切られた。そこでCartesiamはCortex-Mにフォーカスしたが、なにしろそれは至るところで使われているデバイスだから事態は好転した。ただし主人公はあくまでも低電力消費のマイクロコントローラだから、顔認識とか自然言語理解の世界の話ではない。そんなデバイスの上で使う機械学習は、彼らをもうちょっとお利口にするだけだ。とくに産業用のユースケースでは、異状の検出や予防的メンテナンス時期の告知などでデバイス上のAIが役に立つ。
Cartesiamの顧客は、Cortex-Mを使ったデバイスを作っている大企業が多い。NanoEdge Studioを使えば、そんなデバイスの開発が楽になる。Dupaquier氏は次のように語る: 「スマートオブジェクトの開発は単純、迅速、低コストでなければならない。現状がそうでないから、それを変えようとしている。ただしターゲットはデータサイエンティストではない。われわれ自身が、そこまでスマートではない。しかし、組み込みシステムの設計者向けには、十分以上にスマートだ。彼らが抱える問題の99%を解決できる」。彼によると、Cartesiamは彼らの製品が市場に出るまでの時間を20%から50%ぐらい節減できる。これまで彼らが数年を要していたプロジェクトを、数日でできることもある。
NanoEdge Studioは、センサーとそのユースケースの組み合わせを入力として与えると、その組み合わせのための最良のアルゴリズムを自動的に見つけてくれる。また、生成するライブラリがきわめて小さくて、4Kから16K程度のRAMに収まる。
NanoEdge StudioはWindows用とLinux用がある。料金は、ユーザー一人につき月額690ユーロから、チームなら月額2490ユーロからだ。
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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）