テキサス州オースティン、2026年4月29日-エッジAIにおける電力消費の課題に取り組む、超低消費電力半導体ソリューションのテクノロジーリーダー、Ambiq Micro, Inc.（本社: 米テキサス州オースティン、CEO：江坂文秀、NYSE：AMBQ、以下、Ambiq®）は本日、次世代AIベースのコーデック、compressionKIT™のベータ版リリースを発表しました。compressionKIT™は、ウェアラブルデバイスやエッジデバイスにおける連続的なセンサーデータの処理に伴う、電力およびメモリコストを大幅に削減することが実証されています。
医療用ウェアラブルからスマートホーム、産業用センサーにいたるまで、常時稼働するデバイスが継続的にデータストリームを生成するようになり、そのデータの保存と送信は、メモリ、バッテリ寿命、システムコストの大きな負担となっています。compressionKITは、AIに必要な重要な情報を保持しながらデータを圧縮することで、この問題に根本から対処し、デバイスがより少ないコストでより多くの処理を実行できるようにします。
compressionKITは、センサーデータを保存、送信、または分析する前に効率的に表示するという重要なボトルネックを解決することで、AmbiqのエッジAIポートフォリオを強化します。
主な特長
- 最大20倍のデータ圧縮1
AIと分析に必要な機能を維持しながら、連続的なセンサースデータトリームを圧縮 - デバイス内メモリ使用量を最大16分の1に削減2
データ保持期間を延長し、ストレージ要件を低減 - 送信電力の低減
無線で送信されるビット数を削減することで、バッテリー寿命が向上 - 複数の推論展開オプション
圧縮データまたは再構築データを使用して、デバイス内、クラウド、またはハイブリッドエッジクラウド・パイプラインでの推論をサポート - 設定可能な圧縮ターゲット
開発者は、データレート、品質、およびシステム制約の間のトレードオフを最適化可能
コメント
AmbiqのAI部門責任者であるアダム・ペイジ（Adam Page）博士は、次のように述べています。「常時接続のデバイスにとって、センサーデータを効率的に管理することは、推論を効率的に実行することと同じくらい重要です。compressionKITは、有意義なAIインサイトを得るために必要な信号情報を保持しながら、ストレージや通信の負荷を軽減するための実用的な手段を開発者に提供します」
compressionKITは開発者向けに、設定可能な圧縮ターゲット（2倍～20倍）と、データレートと信号品質のバランスを最適化するためのビジュアル・チューニング・インターフェースを提供する。このプラットフォームは、効率的な導入のためのハイブリッドDSP + MLアプローチと、最大限のデータ削減のためのAIファースト・ニューラル圧縮の両方をサポートしています。
compressionKITの詳細はこちらをご参照ください。
Ambiq Microについて
テキサス州オースティンに本社を置くAmbiqは、最も低消費電力の半導体ソリューションを提供することで、あらゆる場所でAIなどのインテリジェンスを可能にすることをミッションとしています。 Ambiqは、電力消費の課題が最も深刻なエッジにおいて、お客様がAIコンピューティングを実現できるように支援します。 特許取得済みの独自のSPOT®（サブスレッショルド電力最適化技術）を基盤とする当社の技術革新は、従来の半導体設計に比べて電力消費を何倍も改善します。 Ambiqは現在までに2億9000万台以上のデバイスを供給しています。 詳細については、www.ambiq.comをご参照ください。
Ambiq MicroおよびAmbiqロゴは、Ambiq Micro, Inc.の登録商標です。ここに記載されているその他の会社名または製品名は、それぞれの所有者の商標または登録商標の場合があります。
メディアの方のお問合せ先
シャーリーン・ワン（Charlene Wan）
コーポレートマーケティング担当バイスプレジデント
cwan@ambiq.com
投資家向け情報
Teneo
Christina Coronios
christina.coronios@teneo.com
1ベースラインは、生データの非圧縮伝送を前提としています。結果は、Apollo510上で、64Hzでサンプリングした2チャンネルPPGを4秒間のウィンドウで測定したものです。報告されている圧縮率は、compressionKITモデルによる固定の16倍の圧縮率と動的エントロピーエンコーダを組み合わせたもので、1分間のデータにたいして最大20倍の平均圧縮率を実現しています。20倍のデータ圧縮率は確定的なものではありません。
²メモリ使用量の低減は、Apollo510上で、同じ動作条件下において圧縮データと非圧縮データの保存を比較した内部ベンチマークに基いています。実際の低減については、信号特性、サンプリングレート、およびアプリケーション要件によって異なる場合があります。
