Wave Forge Baseを支えるコアテクノロジー。波動処理からAI統合まで、革新的な技術基盤をご紹介します。
Wave Forge Baseの技術基盤は、独自開発の「Adaptive Wave Processing（AWP）」エンジンです。従来のFFT（高速フーリエ変換）ベースの処理を超え、非定常・非線形の複雑な波動信号をリアルタイムで処理する能力を持ちます。
AWPエンジンは、ウェーブレット変換とディープラーニングを組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しており、信号の時間・周波数の両ドメインで同時に特徴を抽出できます。これにより、従来技術では困難だった微細な異常パターンの検出を実現しています。
処理パイプラインはRustで実装されており、ガベージコレクションなしの決定論的なレイテンシを保証。金融取引や医療波形など、リアルタイム性が要求される用途に特に優れた性能を発揮します。
Wave Forge Baseは福岡市博多区を本拠地とし、九州・西日本の豊かな産業基盤と高度なIT人材を活用してテクノロジー開発を進めています。福岡市の「グローバル創業・雇用創出特区」の指定を受け、国内外から優秀な研究者・エンジニアが集まる研究開発拠点として成長しています。
福岡大学・九州大学・九州工業大学との産学連携により、最新の学術知見を素早く実用化するパイプラインを構築。日本の製造業・海洋産業の課題を深く理解した上で、グローバルに通用するテクノロジーを生み出しています。
Wave Forge Baseのテクノロジーは国内に留まらず、アジア太平洋地域を中心に海外展開を加速しています。シンガポール・台湾・オーストラリアの海洋インフラ、東南アジアの製造業、中東の石油・ガス産業など、多様なグローバル案件に対応しています。
各国の規制環境・データ主権要件に準拠した柔軟なデプロイメントモデルを提供。現地パートナーとの協力体制により、言語・文化・法規制の壁を超えてグローバルにソリューションを展開できます。
売上高の18%を研究開発に投資し、次世代テクノロジーの創造に継続的にコミットしています
量子コンピューターの干渉効果を利用した超高精度の波動センシング技術を研究中。従来比1000倍以上の感度向上を目指します。九州大学との共同研究として進行中（2025〜2028年）。
Intel Loihi 2およびIBM TrueNorthを活用したニューロモルフィックコンピューティングによる低消費電力・超低遅延の波形認識システムの研究開発を推進しています。
各拠点のデータを外部共有せずにAIモデルを共同学習するフェデレーテッドラーニング基盤を開発。医療・金融など高度な個人情報保護が求められる分野への応用を推進します。
不規則に変化する波動信号に対して、時間窓を動的に調整しながらウェーブレット変換を適用することで、従来比3倍の時間分解能を実現する処理方法。海洋波形・生体信号・振動解析に適用可能。
空間的に分布した複数センサーの測定値をグラフ構造としてモデル化し、時空間的な相関を考慮した波動パターン予測を行うシステム。特に海洋・気象分野での高精度予測を可能にします。
量子計算の考え方（量子テンソルネットワーク）を古典的なハードウェアで効率的に実装する手法。低消費電力IoTデバイス上での高精度な波形分類を実現します。
ユーザーの行動から生じる波動パターン（タイピングリズム、歩行波形）を生体情報として利用しつつ、ゼロナレッジ証明により実際のデータを開示しない認証システム。
ラベルなしの正常データだけからモデルを継続的に更新し続けることで、環境変化に追従しながら高精度な異常検知を維持する手法。導入後も精度が向上し続けます。
波動信号処理のための深層学習アーキテクチャの共同研究。GNN・Transformerの波動データへの適用に関する基礎研究。
エッジコンピューティング上での効率的な波形処理アルゴリズムの最適化と、組み込みシステムへの実装技術の研究。
プライバシー保護機械学習（フェデレーテッドラーニング）の波動データへの応用に関する先進的研究の共同実施。
海洋観測データの高度な解析技術開発。深海センサーネットワークとWaveEdgeの統合実証実験を共同で推進。