高度AIの小型デバイス搭載に期待|ニフティニュースご利用中のブラウザーでは、JavaScriptが無効になっています。サイトをご利用の際はブラウザー設定でJavaScriptを有効にしてご利用ください。NEDO」)は9日、さまざまな分岐・合流を持つCNN(畳み込みニューラルネットワーク)モデルの軽量化技術を開発したと発表した。認識性能を低下させることなく、メモリー使用量や消費電力を低減でき、スマートフォンなどの小型デバイスに高度なAIを搭載することが可能になると期待される。エッジでの推論は加速するか人間の脳の仕組みを模したニューラルネットワークをベースにしたディープラーニング(深層学習)モデルは、多層化することで画像や音声などの認識性能が向上するが、演算量やパラメーターが増え、大量の電力を必要とする。現状ではクラウド上で利用されることが多いが、スマートフォンや車載用デバイスに高度なAI技術を搭載して高精度の処理を高速で行うには、ディープラーニングモデルを軽量化することが求められる。Statics)を発展させたもので、認識性能を維持したままで演算量を約80%削減できるという。チャネルプルーニング技術とは、フィルターとの畳み込み演算結果を保持するニューロンである「チャネル」のなかで、冗長なニューロンに関する係数や演算を削減して軽量化する技術のこと。従来は、手間がかかり、全体として削減量を最適化することが困難という課題があった。そこで、画像や自然言語などの認識にとって重要な情報に着目する手法である「アテンション」モジュールを採用することより、認識性能を低下させることなく、層単位の削減率設定を不要とした。層間にアテンションモジュール挿入して後段の層への情報伝達を抑制し、モデル全体の推論誤差を最小にする学習を行うことで、重要度推定を最適化するという。NEDOとOKIは、革新的AIエッジコンピューティング技術の開発等のNEDO事業において、モデル軽量化技術の開発を目指してきた。両者は今後、今回の軽量化技術の高度化・高効率化や大規模な認識モデルへの導入を進めていくほか、消費電力を抑えつつ高度なAIを実行できる技術を確立したいとしている。記事の無断転用を禁じます。各記事のタイトル・本文・写真などすべてのコンテンツの著作権は、それぞれの配信社、またはニフティ株式会社に帰属します。Corporation。