"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

2020年の夏、LeapMindで技術インターンをしたい、deep learningに興味のある学生を募集します！ LeapMindは、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、低ビットのコンパクトなニューラルネットを作成するオープンソースソフトウェアBlueoilの開発や、超低消費電力AI推論アクセラレータIP「Efficiera™」の開発を進めています。Blueoil開発、プロセッサ設計、その他のプロジェクトに参加し、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。 Blueoil (OSS)の開発 1. コンパイラの最適化（グラフ分割、メモリ割り当てなど） 必要なスキル：C ++、アルゴリズムとデータ構造の深い知識（例：AtCoder 2200+） ※こちらのプロジェクトでの応募受付は終了いたしました。 2. Blueoilを使用して、バイナリ量子化された表情認識モデルを構築する 3. Blueoilを使用して軽量のキーポイント検出モデルを構築する 必要なスキル：Pythonの基礎、CSの知識（学部レベル） 4. ファイナルエポックパフォーマンスの最大化 5. データをトレーニングせずに知識を抽出します。失敗した場合は、小さなトレーニングデータを使用します 必要なスキル：Pythonの基礎、CSの知識（学部レベル）、ディープラーニング 機械学習・深層学習の手法・モデル開発 6. 画像/動画の異常検出モデルを実装する 7. オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、ポーズ推定などのタスクにCNNを実装します。 必要なスキル：Pythonの基本、機械学習の基本 ※こちらの7番プロジェクトでの応募受付は終了いたしました。 インフラストラクチャー 8. kubeflowシステムを構築し、Blueoil、PyTorchワークフローを実装する 必要なスキル：Kubernetes、Docker、Linux 歓迎スキル： Tensorflow / Pytorch 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 ・日本語もしくは英語でのコミュニケーション能力 勤務条件 ・インターン期間：2020年8月中旬〜2020年9月下旬 開始、終了の日付は各人のスケジュールを考慮して決定 原則として1ヶ月以上継続できる方 ・勤務日：原則月曜から金曜までのフルタイム 学業や休暇などで出社できない日時が生じても問題ありません ・勤務時間：1日8時間 ・交通費：支給（上限あり） ・遠隔地からインターン参加する場合の宿泊補助：支給（上限あり） ・場所：東京本社（東京都渋谷区円山町28-1）（条件に応じてフルリモート可能） 応募受付期間 ・応募期間 ：2020年06月04日（木）〜2020年8月3日（月）15時締め切り ・結果通知期限：2020年8月7日（金） 詳しくはHPをご確認ください