　新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は2020年6月18日、ソシオネクスト、ArchiTek、豊田自動織機と共同で、「ハイブリッド量子化ディープニューラルネットワーク（DNN）技術」「進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術（aIPE）」「リアルタイムSLAM処理技術」を開発したと発表した。

　これらの技術を導入した「進化型、低消費電力AIエッジLSI」を試作評価したところ、AI（人工知能）認識処理と画像処理の電力効率が汎用GPUの10倍以上、リアルタイムSLAMの時間がCPUの20分の1に改善した。低消費電力、低遅延、低コストのマシンビジョン、セキュリティ、見守り、車載センシングシステムの構築が期待される。

「進化型、低消費電力AIエッジLSI」試作品（クリックで拡大）出典：NEDO

　ハイブリッド量子化DNN技術とは、深層学習に必要なパラメーターやアクティベーションの低ビット化に加えて、複数の量子化精度を混在させた技術。認識精度の低下抑制と、低消費電力を両立させている。さらに、学習環境向け量子化ライブラリ、推論環境向けハイブリッド量子化エンジン、学習環境から推論環境への変換処理技術も開発し、AI認識処理における電力効率が汎用GPUの10倍以上に達した。

「ハイブリッド量子化DNN技術」の概要出典：NEDO

　進化型aIPEとは、従来のaIPEのアーキテクチャを改良したもので、リアルタイムSLAM処理につながる技術。さらに、画像処理の高速化と最適化、AI拡張機能の実装と機能向上を図っている。これにより、画像処理における電力効率も、汎用GPUの10倍以上に達した。また、高速移動ロボットの高精度自己位置推定処理におけるSLAMの処理時間が、CPUの20分の1に短縮した。

「進化型aIPE」の概要出典：NEDO

　進化型aIPEを取り込んだプラットフォームのIPは、ArchiTekから2020年10月以降に提供する予定だ。さらにNEDOらは、ハイブリッド量子化DNN技術と進化型aIPEの統合など、より低消費電力の進化型、低消費電力AIエッジLSIの構築に向けた開発を進める。

組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に
2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。
画像処理と機械学習に特化したエッジAIチップ、「売価は1000円以下を目標」
ArchiTekは、「イノベーション・ジャパン2019 ～大学見本市＆ビジネスマッチング～」（2019年8月29～30日、東京ビッグサイト）において、同社が開発するエッジデバイス向けAI（人工知能）プロセッサの技術紹介を行った。競合のエッジAIチップと比較して電力性能やコスト面で優位性があると訴える。
エッジAIを加速する「Jetson」、次モデルは「Nano Next」と「Orin」に
NVIDIAは「GTC Digital」の講演で組み込みAI開発プラットフォーム「NVIDIA Jetson」を紹介した。AIコンピュータの他、各種SDK、NVIDIAのパートナー企業の解説を行った。
“ソニーらしさ”を再定義、CMOSイメージセンサーはエッジAIを組み込み新価値創造
ソニーは2019年5月21日、経営方針説明会を開催。コンテンツの入り口から出口までをカバーするテクノロジーカンパニーとしての立ち位置をあらためて明確化した他、次世代コンソールに注目が集まるゲーム関連事業や、CMOSイメージセンサーを中心とした半導体事業の取り組みについて紹介した。
演算量を90％減、エッジで画像生成・認識できるAIを三菱電機が開発
三菱電機は2019年1月31日、従来手法から演算量とメモリ量を約10分の1に抑えた画像生成用ディープニューラルネットワーク構築技術を開発したと発表した。画像生成や画像内の物体認識を組み込みデバイスやエッジ上で動作させることを狙う技術となる。
フォークリフトから倉庫全体へ、トヨタL&Fの描くスマート物流のCASE戦略
豊田自動織機トヨタL&Fカンパニーは2020年2月7日、都内でスマート物流戦略について発表するとともに、自動運転フォークリフトや無人搬送車のデモを行った。