2017」で、組み込み型AI(人工知能)を具現化したデモを多数展示した。そのうちの1つが、家庭用サービスロボットだ。ロボットに搭載したプロセッサにディープニューラルネットワーク(DNN)や強化学習を組み込み、「トレイに載せたコップを倒さずに、でこぼこした道を走行するには、トレイの角度をどう制御すればいいのか」を学習していく様子をデモで展示した。2017基調講演ダイジェスト)。会場では2000m2のスペースを割いて展示エリアを設け、116点に上る製品やデモを紹介した。2017」の展示エリア。多くの来場者でにぎわっていた(クリックで拡大)ルネサスは今回のDevConで、エンドポイントにAI(人工知能)を搭載する「e-AI(embedded-AI)」というコンセプトを前面に押し出した。展示エリアでは、そのe-AIを具現化するデモも多く見られた。その1つが、学習しながら自律走行する家庭用サービスロボットのデモだ。デモでは、「段差のある道を、コップを落とさずに走行する」ことを学習する様子を示した。ロボットには大きく3つの機能が搭載されている。トレイの角度を制御する姿勢制御機能だ。これら3つの機能を使って、「コップを落とさずに走行するには、コップを置いたトレイをどのように制御して走行すればいいのか」を、何度も走行することで学習していく。ロボットには、画像処理やモーター駆動向けに、ルネサスのプロセッサ「RZ/G」や「RZ/A」が搭載されている。RZ/Gには、さまざまな形状や内容物(液体やビーズなど)のコップについてあらかじめPCで学習させたディープニューラルネットワーク(DNN)を組み込んでいる。RZ/Aには、DNNと強化学習を組み込み、褒められながら(プラス評価を与えられながら)トレイの制御や走行の速度(段差を越える時の速度)などを学んでいく。サービスロボットには、DNNと強化学習を組み込んだプロセッサ「RZ/G」「RZ/A」を搭載している。エンドポイントでデータを処理するという「e-AI」の考え方を具現化したデモとなっている(クリックで拡大)デモではまず、「学習中」のロボットを走行させた。担当者が「前進」と言うと、ロボットはそのコマンドを音声認識によって理解し、走り始める。トレイの制御や走行について何も学習していないので、コップを倒してしまった(デモでは、液体ではなくビーズを入れていた)。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。