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組み込み機器上で動作可能な高速学習アルゴリズム ([MONOist])

2016/11/7 IT media

組み込み機器上で動作可能な高速学習アルゴリズム ([MONOist])

 三菱電機は2016年10月14日、車載機器や産業用ロボットなどの組み込み機器上で動作可能な「ディープラーニングの高速学習アルゴリズム」を開発したと発表した。

 ディープラーニングでは、高度な推論処理が可能だ。既に知っている事柄を元にして、未知の事柄について予想する推論処理には、事前の学習が必要となる。従来の手法では、例えばドライバーの顔認証への適用を想定した場合、専用の学習用サーバで学習した結果を専用のGPU搭載CPUボードに入力し、それを用いて識別するというステップを踏まなければならなかった。

 それに対し今回は、新開発のアルゴリズムを同社の「コンパクトな人工知能」に導入することで、事前の学習時間とメモリ量がそれぞれ約30分の1になり、組み込み機器上での学習が可能になった。車室内モニターなどを介し、CPUボードのみで学習と識別ができる。

 また、組み込み機器上で学習することにより、機器の使用環境に適応した、より高精度な推論処理が可能になる。

 さらに、従来はサーバやネットワーク設備が必要で設備価格が高かったが、今回の高速学習アルゴリズムによってそれらが不要になるため、人工知能の導入コストを抑制できる。

 近年、ディープラーニングの進展により、さまざまな業界で人工知能の活用が見込まれている。ディープラーニングの高度な推論処理には、膨大な演算・メモリ量、高性能なサーバが必要であり、人工知能をさまざまな状況や環境下で導入するためには、組み込み機器側に学習機能を持たせることが求められていた。今回の、組み込み機器に実装できるアルゴリズムにより、人工知能の活用範囲拡大が期待される。

ドライバーの顔認証への適用を想定した事例

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