　三菱電機は2018年2月14日、東京都内で開催した研究開発成果披露会において、小規模なFPGAにも実装できる「コンパクトなハードウェアAI」の展示を行った。深層学習（ディープラーニング）などによって得た推論アルゴリズムについて、処理速度を10倍、もしくはFPGAの回路規模を10分の1にすることができるという。

　同社は2016年2月に、組み込みCPUで動作可能な「コンパクトな人工知能」を発表している。深層学習などによって得た推論アルゴリズムを、推論精度を維持しながら「Cortex-A7」クラスの組み込みCPUに実装できるようにする技術だ。

　今回発表したコンパクトなハードウェアAIは、コンパクトな人工知能を組み込みCPUだけでなくFPGAにも実装できるようにしたものだ。「コンパクトな人工知能は、推論アルゴリズムにおけるニューラルネットワークの分岐の“枝”を落として、推論処理に必要な演算量と使用メモリ量を削減する技術だ。FPGAに実装する上でも“枝”を減らすことで、ニューラルネットワークの各層の間で演算の受け渡しをする次層ノード値演算機は小さくなる。しかし、メモリロードロジックは大きなままだった。そこで、計算順序の効率化／回路構成の最適化によって“枝”を規則的に残すことにより、メモリロードロジックの容量も削減できるようにした」（同社の説明員）という。

「コンパクトなハードウェアAI」では“枝”の残し方が鍵になっている（クリックで拡大）出典：三菱電機

　この技術を用いて推論アルゴリズムを同じ実装する場合、回路規模が同じFPGAであれば処理速度が10倍に、同じ処理速度であればFPGAの回路規模を10分の1にできる。

　同社は、AI（人工知能）技術「Maisart（マイサート）」の1つとして、ソフトウェアベースとなる従来のコンパクトな人工知能をFA機器やネットワークカメラなどへの展開を予定している。今回のコンパクトなハードウェアAIについては、コスト面でAI（人工知能）の適用が難しかった家電やエレベーター、自動運転車の高精度地図などに適用していく方針だ。