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クラウドを介さずリアルタイムに自律学習できるエッジAI用チップ

エイシングの独自AIアルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー」(DBT)を搭載

AiiR チップ

 エイシングは1月23日、独自のAIアルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー」(DBT)を搭載したAIチップ「AiiR(エアー) チップ」をリリースしたと発表。

 これまで困難であった、エッジ側でのリアルタイムな自律学習を可能にする。具体的には、エッジ側の計算環境を高めるのではなく、機械制御に特化して学習するデータを絞ることで、エッジ側での学習と予測を実現する。

 DBTは、これまで一般的であった大規模な計算環境を必要とするディープラーニングとは異なり、クラウドと連携することなく導入機器単体で学習。“超軽量動作”“高速データ処理”“リアルタイム学習”“スタンドアローン(自律学習)”というエッジAIに適した特徴を実現しており、経年劣化や環境変化をはじめとする個体差を補正可能になるという。

 なおAiiR チップの自律学習には、エッジにおける異なる仕様や環境に応じてカスタマイズが必要となる。同社は、さまざまなエッジに対して容易に導入することができる既製のAiiR チップをまずは試験導入し、その後、導入機器に合わせてシステムをチューニングすることで、より高精度な自律学習の提供を実現するとしている。

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