Moku ニューラルネットワーク

あらゆる試験・計測機器に統合された唯一のFPGAベースニューラルネットワーク。実験設定に合わせて、強力な機械学習アルゴリズムをリアルタイムで実行できます。Pythonでモデルを構築・学習し、Mokuを使用してテストシステムにデプロイすることで、低レイテンシの推論を実現し、変化する実験条件に迅速に対応できます。

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ニューラルネットワークの例

主な利点

リアルタイムの機械学習、動的な意思決定、より効率的なデータ処理により実験を最適化できます。

Moku マルチインストゥルメントモードで Moku ニューラルネットワークを構成するためのユーザーインターフェイス

高速、簡単、スマートなデータ処理

処理する信号を定義するのが難しい場合や、分析に大規模な後処理が必要な場合は、Moku Neural Network を使用してインテリジェントなリアルタイム分析を実行します。

エンジニアが自分のコンピューター上で Moku ニューラルネットワークのソフトウェアアプリを構成している

コスト効率に優れたニューラルネットワークを内蔵した唯一のテストデバイス

強力な FPGA 上に構築された Moku Neural Network は、他の Moku テスト機器とインラインで展開される柔軟で強力な実装です。

Moku マルチインストゥルメントモードインターフェイス、デジタルフィルタボックス、ニューラルネットワーク、オシロスコープが構成された 3 つのスロット

リアルタイムのクローズドループフィードバックシステムを実装する

センサーデータ、アクチュエータの位置、その他の入力信号を取り込み、Mokuニューラルネットワークにマッピングします。そして、アクションを出力します。

アクセスしやすく、効果的な機械学習

直感的な例、高速なトレーニング時間、リアルタイムのネットワーク実行により、ニューラルネットワークをラボに統合することがこれまでになく簡単になりました。

Moku:Lab のエンジニアがコンピューター画面で Python の API を実行

お使いのAPIとシームレスに連携

Python、MATLAB、LabVIEW API を使用して自動化し、複雑なセットアップや反復的なタスクを簡単に制御します。

要求の厳しい用途向けに設計

閉ループ制御

ノイズフィルタリング

信号分類

量子エミッター制御

異常検出

よくあるご質問

ニューラルネットワークとは？

A ニューラルネットワーク Mokuニューラルネットワークは、人間の脳に着想を得た機械学習の構造です。ニューロンと呼ばれる相互接続されたユニットが、入力層、1つ以上の隠れ層（内部層）、そして出力層という層にグループ化されています。Mokuニューラルネットワークのような完全接続モデルでは、各ニューロンには、前の層のニューロンの値がその出力にどの程度影響を与えるかを示す一連の重みが与えられます。これらの重みは「トレーニング」フェーズ中に調整され、出力層の値が対応する入力の既知のセットと一致するようになります。トレーニング後、モデルは「推論」に使用でき、過去に経験したことのある、あるいは経験したことのないいくつかの入力から出力値のセットを推論することができます。

FPGA ベースのニューラルネットワークと従来のニューラルネットワークの違いは？

ニューラルネットワークは通常、CPU と GPU の組み合わせで構築され、実行されます。このアプローチは驚異的な計算能力をもたらしますが、リソースを大量に消費します。大規模な AI モデルはエネルギーを大量に消費し、多くの種類の信号処理アプリケーションには過剰になることがよくあります。FPGA の柔軟性とリアルタイム処理は、小規模ニューラルネットワークの実装に最適です。FPGA の並列処理機能は、ネットワークを介した情報の伝播に関係する線形代数やその他の複雑な数学に役立ちます。

Moku ニューラルネットワークをトレーニングするには？

Mokuニューラルネットワークのモデルをトレーニングするには、この例モデルの構成方法、トレーニングデータの生成方法、モデルのトレーニング方法、結果の重みとバイアスを .linn モデルとしてエクスポートして Moku Neural Network にアップロードする方法について説明します。

Moku ニューラルネットワークを使用するには、機械学習の専門家である必要がありますか？

いいえ、そうではありません。この多用途な機器は、あらゆる研究者が利用できるように設計されています。機械学習の専門家はMokuニューラルネットワークアプリケーションを次のレベルに引き上げることができますが、Moku:DeltaまたはMoku:Proのユーザーであれば誰でも簡単にニューラルネットワークを構築できます。