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三菱電機は10月14日、車載機器や産業用ロボットなどの組込機器上で実現する推論処理に必要な事前学習時間とメモリ量を短縮・削減した「ディープラーニングの高速学習アルゴリズム」を開発したと発表した。

同社では、2016年2月に発表した「コンパクトな人工知能」と組み合わせることで、学習時間を従来のサーバ+GPU搭載CPUボードで構成されるソリューションと比べ、約30分の1に短縮したほか、メモリ量も同約30分の1に削減したとしており、これによりさまざまな組込機器に搭載することが可能になったとする。

また、組込機器上での学習が可能となることから、サーバやネットワークが不要になり、人工知能の導入コストを抑制することにつながるほか、よりさまざまな分野への適用も可能になるとしており、人工知能の活用範囲拡大が期待されるとしている。

なお、今回の開発内容の詳細は、10月16日より京都大学にて開催される国際会議「ICONIP(International Conference on Neural Information Processing) 2016)」にて発表される予定のほか、Springerの「Lecture Notes in Computer Science(LNCS)」にも掲載される予定だという。

(小林行雄)