"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

■Our mission 機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める To create innovative devices with machine learning and make them available everywhere ■Our vision 次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する To provide key technologies to bring next-generation information devices into reality 我々が目指す世界は人々の生活を便利に豊かにしていくものでありこれが実現できれば世界を変えられると信じています。 The world we target for is to make people’s lives more convenient and prosperous, and we believe if we realize this we can change the world.

Business Approach ・これまでの研究開発から、エッジAIの実装という課題に対して超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficieraを開発し、それを使ったソリューション提供を拡大している。 ・顧客のステージごとにソリューションをパッケージ+カスタマイズし、あらゆる顧客へ提供できる。 ・We are expanding our solution offering using Efficiera, an ultra low power AI inference accelerator IP, which we developed from our past research and development, to address the challenge of implementing edge AI. ・We can offer solutions for various customers by packaging and customizing solutions for each customer stage. Technological Approach ・EfficieraはLeapMindが独自に開発した極小量子化技術 を用いることで、優れた電力効率・面積効率を実現し、 AI搭載製品の省電力化・低コスト化に貢献します。 ・極少量子化技術とは、これ以上量子化ビット数を減らしてしまうとディープラーニングとして成立しない限界のビット数、つまりweightを1ビット、activationを2ビットで表現する量子化のことです。 ・Efficiera achieves superior power and area efficiency by using LeapMind's proprietary developed technology, the extremely low bit quantization, and it contributes to power savings and lower costs for AI-equipped products. ・The extremely low bit quantization is a quantization technique that expresses weight with 1 bit and activation with 2 bits, which is the limit of the number of bits that cannot be used for deep learning if the number of quantization bits is further reduced. Human Resource Approach ・LeapMindでは、社員の多様な働き方をサポートするための制度づくりに取り組んでいます。 ・社員一人一人のCareer Growthのため、1on1やContinuous Feedbackなどを実施し、メンバーの成長をサポートしています。 ・年齢やポジション、性別をはじめ、国籍、人種などを問わず、誰もが平等に仕事のできる環境を整えています。 ・私たちは、能力とスキルを最大限に活かしたい人、多様性を尊重できる人と一緒に働きたいと思っています。 ・At LeapMind, we are working to create an inclusive working environment that supports the diverse work styles of our employees. ・We support our members' growth through 1 on 1 and continuous feedback to help each employee achieve career growth. ・We provide an equal work environment for everyone, regardless of age, position, gender, nationality, or race, etc. ・We want to work with people who want to make the most of their abilities and skills, and who respect diversity. 会社紹介資料 / Company introduction slide: https://speakerdeck.com/leapmind

留学生の皆さんへ: この夏、日本で就労可能なビザをお持ちでしたら弊社のサマーインターンプロジェクトに応募可能です。 LeapMindで技術インターンをしたい、deep learningに興味のある意欲的な学生の方々を対象に、サマーインターンを募集します！ LeapMindは、深層学習を世の中のあらゆるモノに実装し、より便利で豊かな社会を実現することを目指し、ASICおよびFPGAの回路設計を行う企業向けに、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera」、並びに関連製品の開発 (https://leapmind.io/business/ip/) を行っております。私たちが提供するサマーインターンプロジェクトにご参加し、先端技術を社会に届ける一端になってみませんか。 プロジェクトの例 例えば以下のようなプロジェクトがあります。プロジェクトにより、技術的な難易度や取り組む範囲は様々です。 1. 異常検知アルゴリズムの最適化 外観画像を用いた異常検知はコンピュータビジョンで扱う大きな分野の1つです。LeapMindでは極小量子化技術を適用することによる、高精度かつ超低消費電力な外観検査システム向け異常検知ソリューションの研究開発を行っています。本プロジェクトでは、必要な精度を維持しつつ計算量を削減する、異常検知アルゴリズムの最適化を行います。 2. ビデオ向けノイズリダクションモデルの開発 ノイズリダクション技術は、画像処理技術の中でも代表的な技術であり、デジタル一眼レフカメラや監視カメラなどに幅広く活用されております。今もその進化は衰えることなく、近年、畳み込みニューラルネットワークを用いたノイズリダクションアルゴリズムが従来法を圧倒することもわかっています。本プロジェクトでは、LeapMindのコア技術である極小量子化技術を適用することで、特に高精度かつハイパフォーマンスが求められる、ビデオ向けノイズリダクションモデルの開発を行っていただきます。 3. 量子化された物体検出モデルのための知識蒸留 LeapMindでは極小量子化技術を適用することによる、超低消費電力な物体検出モデルの研究開発を行っています。本プロジェクトでは、知識蒸留を用いて量子化された物体検出モデルの研究開発を行います。 4. モデル圧縮/量子化の新しい方法の実験 このプロジェクトでは、特定の深層学習ネットワークの圧縮/量子化の手法が我々の製品に有用かを調べます。 5. 畳み込み演算に代わるディープラーニングにおける新たな演算手法の実験 このプロジェクトでは、新しいタイプの深層学習演算が当社の製品に適用可能か、有用かを調べます。 応募要件 全プロジェクトで共通して次の要件を備えている必要があります。プロジェクトによって、遂行のために必要とされるスキルは異なりますが、スキルレベルに合わせたプロジェクトに従事することが可能です。 ・深層学習とその応用への強い関心と行動力を併せ持っている学生 ・PythonもしくはC/C++を用いたコーディングスキル ・日本語もしくは英語でのコミュニケーション能力 また、それぞれのプロジェクトに対して次の要件を備えている必要があります。 1. 異常検知アルゴリズムの最適化 ■必要なスキル ・アルゴリズムとデータ構造を含むコンピュータサイエンスに係る基礎知識 ■歓迎スキル ・ディープラーニングモデルの実装経験 2. ビデオ向けノイズリダクションモデルの開発 ■必須スキル ・画像処理の知識・経験 ・ディープラーニングの経験・Tensorflow/PyTorchを用いた実装経験 ・英語での基礎的なコミュニケーション力 ■歓迎スキル ・画質改善系ディープラーニングモデル（ノイズリダクション・超解像など）の実装経験 ・数学関連のバックグラウンド ・国内・国際学会での発表経験、論文執筆経験 ・GitHubでの開発経験 3. 量子化された物体検出モデルのための知識蒸留 ■必須スキル ・画像処理の知識・経験 ・ディープラーニングの経験・TensorFlow / PyTorchを用いた実装経験 ・GitHubでの開発経験 ・読み書きレベルの英語 ■歓迎スキル ・国内・国際学会での発表経験、論文執筆経験 4.モデル圧縮/量子化の新しい方法の実験 5.畳み込み演算に代わるディープラーニングにおける新たな演算手法の実験 ■必須スキル ・ディープラーニングの経験 ・英語での基礎的なコミュニケーション力 ■歓迎スキル ・数学関連のバックグラウンド ・国内・国際学会での発表経験、論文執筆経験 勤務条件 ・インターン期間：2021年8月上旬〜2021年9月下旬 詳しくはHPをご覧ください。