【締切】7月25日 13:59(日本時間)
最終更新日:2025-06-04
WeWorkオフィスのラウンジ
短期インターン(活動期間:2025年8月25日~9月12日)
モルフォは、画像処理技術とAI(人工知能)を融合させた「イメージングAI」を駆使し、社会のさまざまな分野に貢献するR&D主導型企業です。特に、創業以来研究開発を続けてきた携帯電話・スマートフォンにおける画像処理ソフトウェアは、2024年7月末時点で累計40億ライセンスを突破しています。また、モルフォは自動車OEM/Tier1に対して共同研究開発・ソリューション提供を通じ、安心・安全な自動運転(AD)/自動運転支援技術(ADAS)のための技術開発を日々強化しています。モルフォの強みは、国際学会への参加や論文調査を通じて常に最先端の研究を追求し、それを社会のニーズに適応させて実践に活かす姿勢にあります。この取り組みにより、大手企業のR&Dや国立機関から高い信頼を受け、研究開発を委託される実力を有しています。(例:一般社団法人日本ディープラーニング協会様から委託を受け、CVPR技術報告会を実施)インターンの方々には、実際の社会ニーズに基づきモルフォが選定したテーマへの取り組みを通じ、最先端のイメージングAI技術に対する社会実装の開発経験を積んでいただきます。
以下のテーマから1つ選択の上、数人チームでグループ開発に取り組んでいただきます。①世界最速級のDeep Learning推論エンジン「SoftNeuro®」のレイヤー実装(想定言語:C、C++) モルフォの開発するSoftNeuro®は、CPU上で世界最速級のDeep Learning(DL)推論を実現するエンジンです。 SoftNeuro®はDLの基本構造であるレイヤと、計算機上での実行パターンであるルーチンの概念が 分離される設計を持つ事により端末単位でのチューニングが可能となり、 多様な実行環境に最適化された高速推論を実現しています。 本テーマでは、「SoftNeuro®」のレイヤやルーチンの実装を通じて、 DLモデルの推論計算の仕組みや、実機上での高速化のプロセスを体験していただきます。 また、実際に現場で使用されるAIタスクへの適用も行い、応用力を養う実践的な内容となっています。②車載カメラ映像を用いたセマンティック3次元環境マッピングシステムの開発(想定言語:Python) 自動運転技術や都市デジタルツインの進展に伴い、高精度な3次元環境情報の自動構築技術の重要性が増しています。 モルフォでは、車載カメラの映像とGPSの位置情報を組み合わせて、 周囲の環境を3次元データとして自動で地図化するシステムを開発しています。 LiDARや高価な専用センサーを使わずに、手軽な機材で高精度な3次元地図を作ることを目指しています。 本テーマでは、車載カメラ映像に対しStructure from Motion (SfM) 技術を用いて カメラと周囲の物体の3次元形状や位置関係を復元し、 GPS情報と統合することで地図上の正確な位置を特定する技術を開発します。 さらに、Vision-Language Model(VLM)を含む画像認識技術を用いて、 画像中の物体にセマンティック情報を付与し、より詳細な3次元環境マップを構築する機能の開発を行っていただきます。③自然言語による対話的レタッチシステムの構築(想定言語:Python) スマートフォン等で撮影した写真をより魅力的に仕上げる工程である「レタッチ」では、 写真の明るさや色合い、構図などを調整し、より見栄えを良くしたり、意図した表現に近づけたりします。 しかし、写真をユーザーの思い通りに編集するためには、細かい調整や専門知識が必要であり、 既存のプリセットフィルターや自動編集機能では、ユーザーの細かな編集要求に応えることが困難です。 また、生成AIを用いた画像編集技術も注目されていますが、 意図しない結果(ハルシネーション)が発生したり元画像の本質的な情報が失われたりといった、 実用上の課題を抱えています。 本テーマでは、Large-Language Model (LLM)と既存の画像処理技術を組み合わせることにより、 自然言語による指示を通じた、より直感的で誰もが使いやすいレタッチ技術の開発を行っていただきます。【開発環境】・開発言語:Python、C, C++・OS:Windows PCまたはLinux(Ubuntu)・マシン:Windowsラップトップを貸与します・その他 ‐必要に応じてGPUマシンや共用のGPUサーバも利用できます
【必須資格】・大学、大学院、高専に在学中の方(留学生の方も歓迎します)※学年不問・インターン期間中、弊社オフィス(東京都千代田区神田)への出社が可能な方※遠方在住の方には、ご相談に応じて期間中のウィークリーマンションを手配します・各テーマで使用するプログラミング言語についての基礎的な知識・コーディング経験・次のうちのいずれかまたは両方 →画像処理・画像認識技術に関する知識やアルゴリズム開発経験 →物理・数学・情報学などの理系専門領域に関わる知識や研究活動経験・日本語でのコミュニケーション力(JLPT N2またはN1レベル)【歓迎資格】・Deep Neural Network(DNN)に関する知識・PyTorchやTensorFlowなどのライブラリを利用したDNNモデルの実装経験・GitHubやHugging FaceなどのDNNに関する公開コードやモデルの利用経験・Dockerなどコンテナ技術を利用した開発経験・Linux、ネットワーク、セキュリティ、SQLなどウェブアプリケーション開発の基礎