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DSPやGPUよりも高速かつ低消費電力な画像認識専用ボード開発を目指す

デンソーと東芝、次世代の画像認識システム向け人工知能共同開発に合意

2016年10月17日 14時58分更新

文● 行正和義 編集/ASCII.jp

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DNN-IPを用いた画像認識のイメージ

 デンソーおよび東芝は10月17日、画像認識システム向けの人工知能技術(Deep Neural Network-Intellectual Property(DNN-IP)」に関する共同開発について基本合意を発表した。

 人間の脳神経回路をモデルとしたDNNは、人間と同等以上の高精度な認識処理が期待されている。とくに車の自動運転の際に通行人や障害物、道路表示や危険予測において今後必要性が高まる考えられており、あらかじめAIを学習させる必要があった従来のパターン認識や機械学習に比べ、自ら対象物の特徴を抽出して学習することにより認識や検知精度が大幅に向上する。

 これまで両社ではそれぞれ独自にDNN-IP技術の開発を進めてきたが、新たに共同開発を行なうことで開発スピードが加速。DNN-IP専用のハードウェアの開発を進め、従来からの画像認識用ボードであるDSPやGPUよりも高精度かつ低消費電力の画像処理を実現するとしている。

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