Research & Development

    
 

リアルタイム処理の最適化テクノロジー

コンピュータの処理性能向上に伴い、リアルタイム性が求められる場面が多くなっています。 しかし、高度なアルゴリズムや計算ツールを使用することで処理の冗長度が大きくなり、処理時間の増加やハードウェアの負荷率を上げ他の処理に影響が出ることがあります。 アズラボでは、独自のリアルタイム処理技術と培われた高度なアルゴリズムの知見で、ソフトウェア・ハードウェアのアクセラレーション処理が可能です。 CPUの並列演算、GPUコンピューティング等を駆使しながら、これまで不可能と思われていたアルゴリズムやシステム全体の処理能力の最適化を実現します。 最適化により、リアルタイム性をより高め処理時間を大幅に低減させることができるうえ、ハードウェアの負荷率低減・パフォーマンスの向上・低スペックハードウェアでのシステム構成を可能とします。 また、ソフトウェアだけでなくハードウェアのこれまでノウハウから、小さなPCでのシステム構築や1台のPCでの運用等、環境や運用に合わせて最適化したシステムを設計することができます。
アズラボはリアルタイム高速化テクノロジーを駆使したソフトウェア開発・オプティマイズソリューションで、様々なリアルタイム処理を必要とする場面に貢献します。
    

リアルタイムシステム設計

たくさんの人々に美しい映像と感動を届けたい。 そんな願いを胸に私達は創業以来、ユニークな映像システムを創り続けてきました。 安定した超高精細映像システムを実現する場合、優れたリアルタイム性を持つプラットフォームの実現が欠かせません。 私達は長年培ったリアルタイムシステムの設計技術を元に、次世代プラットフォームに相応しい新たな要素技術の研究をこれからも続けていきます。

    

ソフトウェアアーキテクチャ設計

膨大なデータ、多様なインターフェース、様々な市場要求をバランスよく満たすにはソフトウェアアーキテクチャ設計技術は必要不可欠で、システムが扱えるデータと安定性は大きく左右されます。 私達は、膨大なノウハウと実績から独自のソフトウェアアーキテクチャ設計技術を有しており、更に増え続ける新しいメディア表現にも備え、新たなソフトウェアアーキテクチャ開発も進めています。

GPUを用いた画像処理

GPUを用いた画像処理技術は既に新しいものではありませんが、具体的な処理方法やノウハウは膨大に存在します。 私達は、長年に渡ってハイエンド映像システムを市場に提供してきた実績とノウハウを武器に改良や全く新しい技術開発にも従事しています。 GPUの性能を最大限に生かすことで、より高品質で高速な画像処理技術をシステムに搭載することを可能にします。

CPUを用いた多重処理

今ではCPUも数十の論理コアを搭載し、多くが多数の入出力システムを同時処理しており、扱い方次第ではシステム性能に大きな影響を与えます。 超高精細映像システムにおいて大容量の映像データを処理するために多重処理技術はとても重要と捉え、CPUを用いた多重処理技術の研究開発も推進しています。 多重処理の確立で、計算機資源の効率的な活用が可能となり適切なプラットフォームの選択が可能です。

インターフェースデバイス設計

人間と機械を結ぶ接点としてのヒューマンインターフェースデバイスは、その誕生以来あまり大きな進歩を遂げていないのが現状です。 私達は、これまで蓄積してきたソフトウェアとハードウェアの知識を活かして、高齢化社会に向けてのシニア専用インターフェースや誰もが分かりやすい直感的なユーザーインターフェースなど未来を意識した次世代ヒューマンインターフェースデバイスの研究に励んでいます。

広帯域データ入出力

超高精細映像を扱うにあたっては、広帯域のデータ入出力技術が欠かせないものになっています。 私達は、広帯域データ入出力の豊富な知識とノウハウを有し、さらなる性能向上に向けて取り組んでいます。 ハードウェア・ファームウェア・ソフトウェア、あらゆる観点から広帯域データ入出力技術を研究開発し、取り組むことで他では類を見ない高解像度の映像再生や表示を実現しています。

ビッグデータビジュアライゼーション

膨大かつ複雑なビッグデータを「どのようにして収集し」、「どう処理してプログラミングし」、「どう人々に視覚的に表現すればいいのか」、「専門知識を必要とせずビッグデータの分析ができる」の4つのプロセスを重要にとらえ、ビッグデータの真に探査的な次世代可視化環境の実現と可視化されたデータの解析及び蓄積されたデータからの予測分析技術や最適化技術の研究に励んでいます。

IoT(Internet of Things)

センシング技術を活用し、ZigbeeやBlueTooth、NFCに代表される近距離無線通信を利用した複数機器連携、データ可視化技術の活用により取得されるビッグデータの有効活用及び、カメラに代表される映像ソースとのリンクによる総合的なデータ収集解析や得られたデータをAIを使用した予測・最適化、また予測最適化されたデータの活用方法の研究開発を行っています。