活動報告
エッジインテリジェンスのための
ルールベースプラットフォーム
自動運転など命に関わる制御を深層学習型のAIに完全に任せるには不安があります。そこで深層学習AIが導き出した判断の監視用AIとしてルールベースにより交通安全ルール、マナーを守るように制御することが重要です。
RB(RuleBase)はエッジ向けに組込めるフットプリントの小さいルールベースエンジンとルールをデシジョンテーブル、CEP(複合イベント処理)を状態遷移でモデリングするMBDツールをプラットフォームです。 対象分野は知能化するエッジ全てですが、特にADAS(先進運転システム)など自動車分野で引き合い、実績があります。
RB(RuleBase)は、組込向け軽量ルールベースエンジン&AIシステム開発プラットフォームです。
膨大な情報の中から各条件(ルール)に合致したか否かを高速に判定して処理することができるルールベースエンジンとそのルールをディシジョンテーブル(DT)エディタを使って設計することができる開発環境です。C言語をサポートし、様々な組込環境へのポーティングが可能です。省メモリな組込環境でも高速に動作します。
エッジ向けに組込めるフットプリントの小さいルールベースエンジンとルールをデシジョンテーブル、CEP(複合イベント処理)を状態遷移でモデリングするMBD(Model Base Development)ツールをプラットフォーム(商品名:RB(RuleBase))として提供します。対象分野は知能化するエッジ全てですが、特にADAS(先進運転システム)など自動車分野で引き合いがあり実績があります。
自動運転システム高速化の検証
自動運転エージェントで学ぶルールベースアーキテクチャ
グラフDBを活用したソフトウェア開発プロセスの可視化
(図1)ZIPC R&Bのシミュレーション画面
(表1)路面状況ディシジョンテーブル
(表2)わだち警告ディシジョンテーブル
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