ビーマー社、ニューラルネットワークの動画トレーニング高速化に関するケーススタディを公開

2024年3月26日 ― ジャパン・トゥエンティワン株式会社（本社：愛知県豊橋市、以下：J21）は、海外パートナーであるビーマー社（Beamr Imaging, LTD.、NASDAQ：BMR、本社：イスラエル）が、同社の技術で軽減化した動画ファイルを用いて、ビデオAIプロセスへの影響なしに機械学習トレーニングの高速化を実現したケーススタディを発表したことをお知らせいたします（※1）。

日に日に重要な技術となっている動画を用いた機械学習は、動画の解像度向上や容量拡大に伴い、ストレージ・帯域幅のボトルネックや、許容可能なトレーニング速度・推論速度に到達することの難しさなど、重大なペインポイントに直面しています。

本ケーススタディでは、ビーマー社のコンテンツ適応ビットレート（CABR）技術によって軽量化された動画ファイルを使用したニューラルネットワークのトレーニング結果が、容量の大きなオリジナルファイルを使用した場合と同等であったことが示されています。今回は、武道、ダンス、縄跳び、ランニング、その他の動作の認識や区別を行えるようなトレーニングを行いました。

トレーニングに使用された動画ファイルは、「Beamrビデオクラウドサービス（※2）」（以下：Beamrクラウド）によって事前に軽量化を行い、その結果、ファイルサイズは24%～67%に削減されました。「Beamrクラウド」は、動画ファイルを軽量化するSaaS（Software-as-a-Service）で、コーディング不要でユーザーニーズに合わせてカスタマイズしたパイプラインを用いて、自動化・効率化・高速化されたビデオ軽量化処理を提供します。

「Beamrクラウド」によって軽量化された動画ファイルを使ったトレーニングでは、容量の大きなオリジナルの動画ファイルを使った場合と同等の結果が得られました（※3）。

このケーススタディは、動画解析ソリューションへの機械学習の導入を加速するというビーマー社の継続的なコミットメントの一環です。前回のケーススタディ（※4）では、ニューラルネットワークの推論段階（学習済みニューラルネットワークから結論を導き出す段階）に焦点を当てていました。

今回は、動画中の人のアクションを認識するニューラルネットワークのトレーニング、という、より困難な課題を扱っています。ビーマー社の研究開発チームは、数カ月以内に今回の初期実験を拡大し、GPUを使用したクラウド上で動作するニューラルネットワークを含む大規模なテストを行う予定です。

※1 https://www.globenewswire.com/en/news-release/2024/03/20/2849216/0/en/Beamr-Boost-for-Machine-Learning-Accelerating-Neural-Networks-Training.html
※2 https://newscast.jp/news/4017839
※3 https://blog.beamr.com/2024/03/18/beamr-cabr-as-a-booster-for-video-machine-learning-taking-a-look-at-training/
※4 https://newscast.jp/news/0618592

J21では、大手ポータルサイト運営事業者様を中心に、ビーマー社ソリューションを10年以上に渡り提供してきました。今後も同社のソリューションを国内企業に安心してご利用いただくことに注力してまいります。

イスラエルのヘルツェリアに本拠を置くNASDAQ上場企業で、コンテンツアダプティブビデオソリューションの世界的リーダーです。「テクノロジー&エンジニアリング・エミー賞2021」や「Seagate Lyve Innovator of the Year 2021」を受賞、53件もの関連する取得特許に裏付けられた同社の軽量化技術は、視覚的品質を維持したまま最大50%のビットレート削減を可能にします。
Web：https://www.beamr.com

1992年9月に創業し、“イノベーションを市場化する”を掲げ、イスラエルを中心に世界最先端のハイテク企業の技術や製品のビジネス開発を日本で展開。主な取り扱い製品には、自動車の後付け衝突防止補助システム「モービルアイ」、車両の運行情報を管理・分析するフリートマネジメントシステム「イトラン」、タブレットの盗難防止製品「コンピュロックス」、プログラミング学習サービス「コードモンキー」、聴力アシスト機能付き無線イヤホン「BeHear® ACCESS」、衛星画像データを活用した水道インフラ管理・更新のための「アステラ製品」、視覚的品質を維持したまま動画のファイルサイズを削減する「Beamrビデオクラウドサービス」などがあります。
Web：https://www.japan21.co.jp/

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