　オープンストリームと電気通信大学の庄野逸研究室がつくる研究チームは、AIシステムの構成をめぐる研究に関して、クラウド型の技術が先行している現状を懸念。クラウドだけに頼らず、エッジ側で主要な演算処理をするエッジAI機能の実現を目指した。特に、小型化や低電力化が比較的容易なためにIoT用途などに適し、リアルタイム性に寄与することから、FPGAに注目した。

　同研究チームは演算規模を縮小化するため、バイナリ化ニューラルネット手法を適用したGAN（敵対的生成ニューラルネット）モデル「B-DCGAN」を考案し、その性質を検証した。さらにB-DCGANをXilinxのZynq-7000型FPGA上に実装する手法を開発し、実際に必要な回路規模・メモリ容量などを検証。低コストのエントリーモデルFPGAでも実装可能であると認した。

　今後は、FPGA開発技術をさらに発展させ、画像や音声の認識・生成、スマートホーム、異常検知などのAI系アプリケーションや、ハードウェア暗号処理などのFinTech関連アプリケーションなど、FPGA技術の適用拡大を図るという。

いまさら聞けない FPGA入門
あなたは、人に「FPGA」を正しく説明できるだろうか？いまや常識となりつつあるFPGAについて、あらためてその概念から仕組み、最新動向までを解説する。（編集部）
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画像認識の機械学習アルゴリズムを容易に組み込める、ザイリンクスが新開発環境
ザイリンクスは、機械学習ベースの画像認識アルゴリズムを組み込み機器で容易に活用するための開発環境「reVISIONスタック」を発表した。2017年4～6月期の市場投入する計画。
ミッドレンジFPGAでディープラーニング、NVIDIA「Tesla M4」以上の効率を実現
インテルは、AI（人工知能）に関するプライベートイベント「インテル AI Day」の展示会場において旧AlteraのFPGA製品を用いたAIのデモを行った。ミッドレンジFPGA「Arria 10」を用いたディープラーニングの消費電力当たりの処理速度は、NVIDIAのGPUアクセラレータ「Tesla M4」を用いる場合を上回るという。