業界標準のAIフレームワークをサポートし、様々なDNNモデルを動作させる、高性能・省面積・省電力なエッジAIプロセッサを開発しました。
（DNN：Deep Neural Network、ニューラルネットワークが多層になっているもの）

ハードウエア3名、ソフトウエア4名、開発期間は約1年半

電力・性能・面積の効率を如何に上げるかを、ハードウエアチームとソフトウエアチームが一体となり検討して開発を行いました。スクラッチからの開発だったため完成するまでに多くの苦難がありましたが、大手テレビメーカー様での採用を始め、多くの他社製品に採用していただき、実際に最終製品を量販店で見た際にはそれまでの苦労が報われました。

ヤマハ発動機株式会社と共同でUGVの自律走行ソフトウエア（ZIA MOVE）およびぶどうを収穫する際の房や枝を認識するAIモデルを開発しました。また、自律走行の制御を行うハードウエアの基板開発やドライバ開発も行いました。

（UGV：Unmanned Ground Vehivle、無人状態で走行できる車両のこと）

エンジニア16名（ハードウエア6名、ソフトウエア10名）、開発期間は約2年

果樹の中でも自動収穫の難易度が高いと言われるぶどうについて、ピッキング時に房や枝、障害物を認識する技術をヤマハ発動機様と共同で研究開発を行いました。また、制御する基板開発やドライバ開発も行い、ハードウエアからソフトウエアまで幅広い経験ができました。
ロボットによる自動化は、少子高齢化に伴う労働人口減少の補完や生産性の向上に繋がるため、様々な用途への展開が大事と考えています。

株式会社デンソーテンのドライブレコーダーを活用し、DMPの画像認識エンジンZIA Classifierでドライバーのヒヤリハット状態の検出と分類を行うシステムを開発しました。

ソフトウエアエンジニア3名、開発期間は約1年半

ディープラーニングの一般的な物体検出やセマンティックセグメンテーションのネットワークを使用するだけでなく、周囲の車の向きの検出や進行方向の判別などの状況を推定するために必要なモジュールを作成して組み合わせることで、ヒヤリハット状態の検出ができるシステムを開発することができました。

株式会社バンダイナムコセブンズと共同で、リアルタイム3Dエンジンと高性能・高圧縮動画エンジンをワンチップに統合した遊技機業界向け画像処理プロセッサ開発しました。

エンジニア20名（ハードウエア10名、ソフトウエア10名）、開発期間は約2年半

多くの機能回路を搭載した大規模チップ開発のため、作り直しが許されない状況でした。チップ製造までの限られた時間の中で、ハードウエア・ソフトウエア協調動作をはじめとした効果的な検証を、各開発エンジニアの経験と技術力を結集し効率的に行ったことで、目標の期間内に目標の性能・機能を満たし、かつ作り直し不要で完成させることができました。