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。

画像・動画圧縮伸長

IPカメラの普及で様々な場所にカメラが設置されるようになっており、カメラから伝送される画像や映像データは高圧縮率かつ劣化の少ないものが求められています。画像や映像の高画素、多階調化の方向性において、高効率かつ高速なエンコード（符号化）・デコード（復号化）、及びエンコード時の画質の劣化を抑えつつデータ量を小さくする技術を高速分散処理する研究に取り組んでいます。

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。

機械学習・ディープラーニング

AIの中核技術としての機械学習（ディープラーニング　多層ニューラルネットワーク）の基礎研究及び、CNN（コンボリューションニューラルネットワーク）を用いた画像認識や超解像技術、GANやDCGAN、VAEを用いた画像生成技術、CNN/GAN/DCGAN/VAEアルゴリズムの改良による認識率の向上、ぼけの少ない超解像画像の生成など、より実物に近い画像生成の研究に励んでいます。

A.I. (Artificial Intelligence)

フォトリアリスティックCG、質感取得、マンマシンビジョンでも記述した画像処理技術をベースにセキュリティー分野での画像認識に活かせる超解像技術、芸術分野では絵画復元はもちろん画風変換や画像合成、映像制作分野では、映像の中間画像推定、またデータ可視化技術で記述したビッグデータからの予測・最適化など様々なデータをもとにしたA.Iはこれからの重要な研究課題の一つです。

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。

センシング技術

キネクトやリープモーション、リアルシーンなど様々なセンサーを用いた次世代ユーザーインターフェースの研究開発に加えて、VR、AR、MR、ERにおける統合的なセンサー活用はもちろん、映像やヘッドマウントディスプレイやドローン、照明など様々なハードウェアとリンクした次世代エンターテイメント環境の構築が必要不可欠と考え日々研究しています。

マンマシンビジョン

２次元可視光撮影、赤外線撮影(NIR)、マルチスペクトルバンド撮影、サーモ撮影など様々なセンサーからの撮影画像を用いてフォトリアリスティックCG技術、質感取得技術の基礎となるだけでなく、人間の目の代わりとしてロボット、セキュリティ、自動車、医療、芸術、農業などあらゆる分野・場面でリアルタイムな結果を得られる高速画像処理技術の研究が必要不可欠と考えています。

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。