[イーデイリー マーケットinSong Seung-Hyeon 記者] レンズとセンサー、画像処理の組み合わせを一つ変えるたびに、カメラ業界はサンプルを作成し、撮影を行った後、再び設計し直します。検討すべき組み合わせが増えるにつれ、開発期間と費用も共に増加します。キューブラックAIは、このプロセスをソフトウェアに移行しました。光源からAIアルゴリズムに至るまで、カメラが世界を見る6つの段階を単一のパイプラインで処理し、試作機を作る前にどの組み合わせが有用かを絞り込みます。

14日、ベンチャーキャピタル（VC）業界によると、キューブラックAIはパートナーズラウンジと韓国投資アクセラレーターからシード投資を調達しました。投資額と企業価値は公表されていません。投資資金は、開発人材の採用とシミュレーション技術の高度化に充てる計画です。 韓国投資アクセラレーターの初期投資プログラム「バルンドンヘン」や、D-Camp・HAXが運営する「US Forged」プログラムにも選定されました。

同社は去る2月11日に設立されました。 キム・ジュンソン代表は、カメラモジュールの量産現場を経験したエンジニアです。キム代表は会社紹介資料の中で、レンズとセンサー、画像処理とアルゴリズムは最初から一体となって設計されるべきだと記しました。その上で、「カメラモジュールの量産現場において、これらの段階が互いに分離されて開発されるという限界を直接経験しました」とし、「一つの組み合わせを確認するためにサンプルを作成し、撮影し、再び設計するという過程が繰り返されました」と創業の背景を説明しました。

開発中のプラットフォーム名は「キューブラック（QBLACK）」です。光源とシーン、レンズ、センサー、ISP（画像信号処理装置）、AIアルゴリズムという6つの段階を、物理法則に基づいて結びつけます。 ユーザーは、レンズの各面の曲率や厚さ、材質、センサーのピクセルサイズや量子効率、ノイズ、ISPのホワイトバランスや不良画素補正値といった仕様表を入力します。すると、その組み合わせで撮影されたであろう最終画像と、物体検出・深度推定・画像セグメンテーションの性能が1つの画面に表示されます。 1つの組み合わせを処理するのにかかる時間は、グラフィックス処理装置（GPU）基準で1～2分、中央処理装置（CPU）基準で10分程度です。

注目すべき点は、合成データを扱う方法です。ゲームエンジンで作成された従来の合成画像は、どれほど写実的であっても、実際の製品に搭載されるレンズやセンサーを通過することはありません。これが、AIが学習した映像と現場で得られる映像にズレが生じる理由です。 キューブラックAIは、合成画像をターゲットカメラの光学系・センサー・ISPを通過した結果に変換することで、このギャップを縮めます。同社は自社の技術を「コンピュータビジョンをピクセル（pixel）ではなく、光子（photon）で再定義すること」と説明しています。

収益モデルはサブスクリプションです。ただし、すぐに販売するわけではありません。 ホームページでの会員登録により無料体験を提供し、関心を示した企業とはまず共同検証のプロセスを踏みます。協議、シミュレーション、実測、検証の4段階を経て、シミュレーション結果が実際の測定値と一致するかを確認した後、サブスクリプションへの移行について協議する仕組みです。この期間中、ソフトウェアは無償で提供され、テスト用ハードウェアは両社が共同で開発します。検証に参加した企業には、1年分を無償で提供します。

同社が狙う需要先は、モバイルイメージング、自動運転・先進運転支援システム（ADAS）、ロボティクス・ヒューマノイド、産業用マシンビジョン、AR・VRです。カメラの最終ユーザーが人間ではなく、アルゴリズムである分野です。

同様のアプローチを取ってきた企業としては、自動運転用センサーのシミュレーションを手掛けてきたスペインのアニバースがあります。NVIDIAのオムニバス系列のツールも、シーン単位の合成データを扱っています。キューブラックAIは、カメラ内部の物理現象を設計段階から考慮している点を強みとしています。 グランドビューリサーチは、合成データ生成市場が2030年までに年平均35.3％成長すると予測しています。同社は、米国企業との技術検証を本格化する計画です。