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国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）が進める「高効率・高速処理を可能とするＡＩチップ・次世代コンピューティングの技術開発」で、東京工業大学はエッジ機器で高効率な畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）推論処理を行うプロセッサーアーキテクチャーを開発し、大規模集積回路（ＬＳＩ）を試作した。
今後、この技術の活用により、例えばスマートフォンでの先進的な拡張現実（ＡＲ）アプリケーションやロボットにおける柔軟な動作制御など、電力供給量などの制約が厳しいエッジ機器でも高度なリアルタイムＡＩ処理の単独での実行が期待される。
スマートデバイスでのＡＩ可能性を拡張
従来の深く枝刈りされたＣＮＮの推論処理では、メモリへのアクセスが不規則になるため計算効率が低下するという課題があった。今回の研究では既存のＣＮＮモデルを変形して高精度で高効率な処理ができる形式に変換するアルゴリズムを開発した。
さらに、このアルゴリズムを効率的に処理するための、入力データの平面シフトを扱う整形機構と直積型並列演算アレイを中核としたアーキテクチャーを提案。これにより試作ＬＳＩによる実測で、世界トップレベルの実効効率を達成した。
この研究成果は、低電力・高速での大規模ＣＮＮモデルの推論処理を可能にし、従来クラウド処理が前提であった大規模ＣＮＮモデルによる高度なＡＩアプリケーションを、電力や処理能力、外部通信データ量の制約が厳しいスマートフォンやロボットなどのエッジ機器でも使用できるようにする。
高度なＡＩアプリケーションは、例えば、スマホでのＴＰＯ（Ｔｉｍｅ（時）、Ｐｌａｃｅ（場所）、Ｏｃｃａｓｉｏｎ（できごと））に応じた賢いＡＲ（拡張現実）アプリや、ロボットでの柔軟で適応的な動作制御・姿勢制御など。
また、これらのＡＩアプリで、クラウド処理の課題であったプライバシーやネットワークの不通・遅延などの問題を回避し、スマートデバイスでのＡＩ応用の可能性を広げることが期待できる。
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