　今回の技術提携では、製造業向けAIを容易に生成できるクロスコンパスの「Manufacturing-IX（M-IX）」と、DMPのエッジAI FPGAモジュール「ZIA C2」「ZIA C3」をシームレスに連携させる環境を構築する。その第1弾として、M-IXとマクニカのディビジョンカンパニーであるアルティマカンパニーが提供するSoC FPGAが迅速に連携できる環境を構築した。

　M-IXは、人工知能の開発工程を幅広くカバーし、ディープラーニング、ニューラルネットワークを用いた異常検知や予知保全を可能にする。ZIA C2、ZIA C3は、高性能なAI推論処理を提供する低消費電力なエッジAI FPGAモジュールで、FAや物流における自立ロボットなどのリアルタイムなデータ解析など、幅広い分野でエッジAIシステムを短期間で構築できる。

　技術提携により3社は、学習からエッジ側での推論処理まで、簡単かつ短期間での実装を可能にする。また、実運用後も、モデルの再学習や管理、データ量／アイテム数の変化に応じて運用設定を変更できる環境を用意するとしている。

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
機械学習はどうやって使うのか――意外と地道な積み重ね
前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI（人工知能）。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。
三菱電機の「コンパクトな人工知能」、FPGAへの実装も可能に
三菱電機は小規模なFPGAにも実装できる「コンパクトなハードウェアAI」を発表。深層学習などによって得た推論アルゴリズムについて、従来と比べて処理速度を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。
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。