人工知能ニュース:組み込み機器で学習できるAI「DBT」、予測精度1.5倍の「DBT-HQ」を投入AIベンチャーのエイシングは、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える同社の独自技術「DBT」において、従来比で予測精度を50%向上できる「DBT-HQ」を追加すると発表した。Quality)」を新たに加えると発表した。現在のAI技術の中核を成す機械学習や深層学習は、サーバやクラウドなどの高い計算処理能力を利用して行うことが前提になっている。学習の結果として得られた推論アルゴリズムについては、「組み込みAI」「エッジAI」という形で組み込み機器上でも実行できることが多い。DBTは、サーバやクラウドと比べて計算処理能力が限られる組み込み機器上でも学習を行えるAI技術である。Zero」にDBTを実装する場合、学習は50μ〜200μs、推論は1μ〜5μsで応答可能であり、データサイエンティストなどのAI専門家によるパラメータ調整が不要、深層学習では難しい追加学習も可能といった特徴も備えている。time:エアー)チップ」も2019年1月に発表している※)。Speed)」と比べて予測精度の向上が可能なことを特徴としている。DBT-HSは、その高速性能に対して、サーバやクラウドなどで学習を行った推論アルゴリズムと比べて予測精度が劣るという課題があった。この課題を解決すべく開発したDBT-HQは、自動運転車や産業機械への導入に対応可能な学習と予測処理の高速性能を保ちつつ、より高い予測精度を実現した。実際に、手書き英字の特徴量からアルファベットを特定する検証では、DBT-HSが63.0%の正解率だったのに対して、DBT-HQは50%増となる90.6%となった。使用するデータによって精度の差に変化はあるものの、DBT-HQはDBT-HSに対して約10〜50%の学習と予測の精度が向上している結果が得られ、クラウドを用いた学習に近い予測精度を達成できたという。手書き英字の特徴量からのアルファベットの特定における「DBT-HS」(左)と「DBT-HQ」(右)の正解率。出典:エイシング今後DBT-HQは、リアルタイム予測とより精度の高い予測を必要とする自動運転車や産業機械への導入に適していることから、モビリティ業界や製造業界を中心に提案を進める。高速処理を得意とするDBT-HSについても、高精度の予測が可能なDBT-HQとともに、顧客の導入目的や適応対象に合わせて提案するとしている。組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか技術開発の進展により加速度的に進化しているAI(人工知能)。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。機械学習はどうやって使うのか——意外と地道な積み重ね前編では、AI(人工知能)と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。ラズパイゼロで推論も学習もできる組み込みAI「DBT」、“AIチップ”で開発容易にAIベンチャーのエイシングが、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える独自技術「DBT」について説明。このDBTによるアプリケーション開発を容易に行えるAIモジュール「AiiR(エアー)チップ」を開発したと発表した。“ラインイベントゼロ”実現へ、オムロンが機械制御向けAIベンチャーと提携オムロンは2018年11月29日、製造ラインで発生する不具合などをゼロにする“ラインイベントゼロ”を目指し、AIベンチャーのエイシングと提携し、制御機器向けAIエンジンを共同開発することを発表した。Property)の開発を明らかにした。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。