(1/3)グーグル(Google)は2018年7月6日、東京都内でメディアセミナーを開き、同社がディープラーニング(深層学習)向けに開発してきたプロセッサ「TPU」について説明した。Unit)」について説明した。デベロッパーアドボケイトを務める佐藤一憲氏だ。2018」で発表された最新の成果などについて紹介した。everyone(AIを、全ての人に)」という方針だ。Brainチームは社内で利用するためにディープラーニングのツールを開発していたが、この方針に基づいて2015年7月、誰でも無償で使えるオープンソースのディープラーニングのフレームワークとして公開したのがTensorFlowである。出典:グーグルそれ以降、ディープラーニング関連のさまざまな開発でTensorFlowが利用されている。グーグルが紹介している国内の取り組みでは、きゅうり農家におけるきゅうりの自動選別※1)や、最近ではクリーニングチェーンにおける衣類の自動認識※2)などが知られている。独学で作ったAIで「無人店舗」を目指す「TPU」の開発は15カ月で完了ディープラーニングでは、人の脳神経細胞を模した数式モデルであるニューラルネットワークが用いられる。画像認識の例であれば、画像の中の認識対象が何なのかを覚えていく「学習」と、学習した結果を基に実際に画像認識を行う「推論」という2つのステップから成る。出典:グーグルグーグル社内でディープラーニングの利用を進めて行く中で大きな課題になったのが、学習と推論ともに大きなコンピューティングリソースを必要とすることだった。「2013年ごろから社内でのディープラーニング利用が爆発的に増加し、このままのペースだと現在の2倍のコンピューティングリソースが必要になるという状況になった」(佐藤氏)という。出典:グーグルそこで2013年から開発がスタートしたのが、CPUやGPUといった汎用プロセッサとは異なる、ディープラーニングに特化したプロセッサのTPUだった。開発は15カ月で完了し、2015年から実運用が始まった。SNSfacebooktwitterITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。