KRMは、音声、画像、奥行き、感覚情報など複数のタイプの入力データをよりインテリジェントに処理できるようにすることで、多様な環境における移動ロボットの配備と運用を効率化するように設計されています。
マルチモーダル機能により、ロボットは周囲の環境をよりよく理解し、人間とより自然に対話することができるようになります。
人間に親しみやすい設計
KRMを使用することにより、動作中のロボットの内部状態と推論プロセスを人間に伝えることができます。
例えば、ロボットが乗り越えられない障害物などの問題に遭遇した場合、KRMは何が必要かを明確に説明することで、近くにいる人間に積極的に助けを求める事も可能になります。このようにリアルタイムで人間と関わる能力は、信頼関係を築くだけでなく、ロボットがダイナミックな環境で効果的に動作し続けることを保証します。
プロトタイプロボット
シミュレーション環境 x XAI
配備中にシミュレーション環境を作成できることだ。このシミュレーションは職員もアクセス可能で、現実世界でロボットが行動する前に、仮想環境内でロボットの行動を観察することができる。
この機能は、説明可能なAI（XAI）の洞察を提供し、ロボットがどのように行動するかを正確に示すことで、透明性と安全性を高める。
シミュレーション環境
KRMを利用するには2つの主要な方法があります。それぞれの利点を活かし、特定のニーズや使用シーンに応じて柔軟に選択することができます。
KRMをKanariaのロボットに直接統合し、その機能を強化することができます。
KRM APIを他社ロボット会社に提供することもできます。この場合、KRMは 「教師 」モデルとして、他社製ロボットに搭載された「生徒」モデルを監督し、知識を伝達します。この知識抽出プロセスにより、生徒モデルはKRMから高度な機能を継承し、より効果的に特定の環境に適応できるようになります。
NVIDIA INCEPTION PROGRAM
NVIDIA Inception Programは、AI、データサイエンス、ディープラーニング、ロボティクスの分野で革新的な技術を開発する新興企業を支援するNVIDIA主催のグローバル・インキュベーション・プログラムです。この度、Kanaria Techは、パートナーに認定されました。
Microsoft for Startups
当社はMicrosoft for Startupsの
パートナーとして認定されました。
Ritsumeikan Website
当社取締役が立命館大学ウェブサイトに掲載されました。
Founder Institute
FI Japan 2023 Japan Summer Cohort を卒業しました。
Kanaria Tech 創設
”Hello World!”
Kanaria Tech がこの世界にやってきました。
07. 2022
Kanaria Tech
アクロスプラットフォーム
Nvidia Jetson上で動作するDeep Learning
モデルをHailo バイナリ形式 (HEF) に変換し、Hailo RTプラットフォームで実行しました。
12. 2022
Nvidia Jetson
デリバリー事業
空港やショッピングモール、アウトレットなどの商業施設において、ロボットと人間によるハイブリッドな商品配送システムを開発。
02. 2023
Kanaria Delivery App UI
Founder Institute
Founder Institute
Founder Institute（FI）はシリコンバレーで設立された世界的なスタートアップアクセラレーターで、私たちは2023年の夏に日本で開催されたFI Japan Summer Cohortを卒業しました。
04. 2023
多言語投票支援アプリケーション
キプロス工科大学との共同研究として、投票アドバイス・アプリケーション（VAA）のためのレコメンダー・システムの開発に取り組みました。
12. 2023
Choose 4 Japan
KRM
KRM
KRMはこの変革を支える中核技術である。多様なデータを統合し処理することで、ロボットは複雑な環境でも動作することができる。
03. 2024
瀧下 奎斗
ORHAN IBRAHIM
ALISHER ABDULKHAEV
最高経営責任者
代表取締役・最高執行責任者
アドバイザー
立命館大学の教育の一環として利用される投票支援アプリケーション（VAA）の推薦システム開発において、キプロス工科大学と協力して研究を行いました。
VAAシステムには、政治・社会・経済問題に関する詳細なアンケートが含まれています。ユーザーはこれらの質問に答えると、システムが適合性スコアを生成し、自分の意見に最も合致する候補者や政党を特定するのに役立てられます。
Nvidia Jetson（AT-IPCFG001）上で動作するディープラーニングモデルをHailoバイナリ形式（HEF）に変換し、Hailo RTプラットフォーム（Hailo8mPCIe-Kit）上で実行し、比較しました。
これにより、AT-IPCFG001（Jetson）と自動Hailo8mPCIe-Kitの性能と精度を比較し、コードがHailo8mPCIe-Kit上で実行できることを証明することができました。