報道発表資料

Moonlight Technologies 株式会社 ソフトバンク「 AI Foundation for Startups」 へ参加

2026年1月20日、横浜 – 

Moonlight Technologies 株式会社（代表取締役：青木雅裕、本社：横浜）は、本日、ソフトバンク株式会社の「 AI Foundation for Startups」の支援プログラムへの参加を発表いたします。これにより、当社の革新的なAIフレームワーク「EvoSpikeNet」の基本検証を加速させるとともに、分散脳システムの各ノードに必要な大規模言語モデルの学習を開始いたします。

EvoSpikeNetの概要

EvoSpikeNet フレームワークは、脳の可塑性を模倣した分散型進化ニューロモーフィックフレームワークです。Spiking Neural Network を基盤とし、進化アルゴリズムと分散処理を統合することで、スケーラブルでエネルギー効率の高いAIシステムを実現します。本フレームワークは、特許検証テストを統合した堅牢なテストインフラを備え、生産環境での実用性を保証しています

基本検証の開始

本プログラム参加に伴い、EvoSpikeNetの基本検証を直ちに開始いたします。検証内容には、以下の要素が含まれます：

• SNNコアエンジンの性能評価: ニューロン層の性能テストを実施。スパース行列シナプス管理、代理勾配による学習、メモリ管理Tensor Cacheの効率性を評価し、GPU/CPUメモリ統計を取得して最適化を図ります。

• 進化アルゴリズムの安定性テスト: DynamicGraphEvolutionEngineおよびEvolution v2の安定性を検証。Genomeデータ構造、Task Suite、タスクベンチマーク、Fitness評価器、Insight Engine、Diversity維持機構を通じて、進化プロセスの堅牢性を確認します。

• 分散処理システムのスケーラビリティ検証: Zenoh分散通信プロトコルを活用した非同期Publish/Subscribe、P2P通信のスケーラビリティをテスト。Advanced Node Discovery、Dynamic Load Balancer、Distributed Load Balancerの5種類の分散戦略、リアルタイムメトリクス監視により、大規模分散環境での性能を評価します。

• マルチモダリティデータの統合テスト: SpikingEvoMultiModalLM、MultiModalFusionによるVision/Audio/Text Fusion、クロスモダリティアテンションの統合テストを実施。SpikingEvoVisionEncoder、SpikingEvoAudioEncoder、SpikingEvoTextEncoderのモダリティ別エンコーダ性能を検証し、画像前処理、音声スペクトログラム処理の効率性を確認します。

これらの検証を通じて、EvoSpikeNetの2026年上半期のリリースを目指します。

分散脳LLM大規模学習の開始

分散脳システムの各ノードに必要なLLMの大規模学習を2026年1月下旬より開始いたします。この学習は、以下の目的で実施されます：

• 各ノードの言語理解能力の強化

• 脳機能分散システムの統合学習

• エピソディックおよびセマンティック記憶の最適化

学習データには、多様な言語データセットを使用し、Zenoh分散通信プロトコルを活用した効率的な分散学習を実現します。これにより、分散脳の各ノードが自律的に学習し、協調動作する基盤を構築いたします。

代表取締役のコメント

Moonlight Technologies 株式会社代表取締役の青木雅裕は、次のように述べています。"ソフトバンク株式会社の「 AI Foundation for Startups」への参加は、当社のビジョンを加速させる重要なステップです。EvoSpikeNetを通じて、脳の分散処理を模倣した次世代AIを実現し知能システムの開発に貢献してまいります。"

会社概要

• 会社名: Moonlight Technologies 株式会社

• 代表取締役: 青木雅裕

• 設立: 2025年

• 事業内容: AIフレームワーク開発、分散脳シミュレーション、ニューロモーフィックコンピューティング

• ウェブサイト: https://www.moonlight-tech.biz

お問い合わせ先

• メール: info@moonlight-tech.biz

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