　AiiRシリーズは、数Kバイトのメモリで動作可能で、環境の変化を逐次学習可能な高精度のエッジAIアルゴリズム技術だ。これまでに「MST（Memory Saving Tree）」「SARF（Self Adaptive Random Forest）」「DBT（Deep Binary Tree）」を提供している。

　多くの企業でAIを使った自動化、省人化への検討が進む一方、AIの本格導入を困難にしているハードルがいくつかある。学習データの取得、データの学習とAIモデルの精度評価、機器へのAI組み込みと実機検証など複数の段階があり、専門技術者の確保や動作用基板の設計製作にも多くの時間とコストがかかる。

　こうした問題に対処するため、同社は省メモリエッジAIアルゴリズムとそれを機械制御に応用するために必要な組み込み技術を活用して、AI導入コストの軽減を可能にするAiiR-M1を開発した。

　AiiR-M1モジュールは、Cortex-M4アーキテクチャを採用し、小型ながらAI動作に必要な性能を満たしている。USBメモリ相当の大きさで直接PCに接続できるほか、UART接続も可能だ。

　同社は、今後もAiiRシリーズの拡充に合わせてさまざまなモジュールを開発し、AI導入までの準備期間の短縮に貢献する。

エッジAIの可能性を広げる「MST」、なぜCortex-M0+マイコンでも動くのか
エッジAIスタートアップのエイシングは、マイコンを使って、AIによる推論実行だけでなく学習も行えるアルゴリズム「MST」を開発した。ローエンドの「Cortex-M0+」を搭載するマイコンでも動作するMSTだが、より多くのメモリ容量が求められるランダムフォレストと同等の精度が得られるという。開発の背景を同社社長の出澤純一氏に聞いた。
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。
ラズパイゼロで推論も学習もできる組み込みAI「DBT」、“AIチップ”で開発容易に
AIベンチャーのエイシングが、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える独自技術「DBT」について説明。このDBTによるアプリケーション開発を容易に行えるAIモジュール「AiiR（エアー）チップ」を開発したと発表した。
Armが提唱する「エンドポイントAI」の処理性能は従来比で最大480倍に
Armがマイコン向けプロセッサコアIP「Cortex-Mシリーズ」の最新プロダクト「Cortex-M55」と、Cortex-Mシリーズとの組み合わせにより機械学習ベースの推論アルゴリズムを効率的に実行できるNPU「Ethos-U55」を発表。Cortex-M55とEthos-U55を組み合わせた場合、現行の「Cortex-M33」と比べて推論アルゴリズムの処理性能は最大480になる。
「Jetson Xavier NX」で組み込みAIを試す
2020年5月14日に行われたNVIDIAの「GTC 2020」の基調講演で発売がアナウンスされた、組み込みAIボード「Jetsonシリーズ」の最新製品となる「Jetson Xavier NX」。「Jetson Nano」の連載を担当した技術ライターの大原雄介氏に、Jetson Xavier NXの開発者キットをレビューしてもらった。
デバイスへの最適化を自動実行、エッジAIアプリの開発を10倍高速化する開発基盤
フィックスターズは2021年1月22日、カメラなどに搭載するエッジAIアプリケーション開発プラットフォーム「GENESIS DevEnv」の製品版を公開すると発表した。CPUやGPUなど各種デバイスを手元にそろえることなく、コードの自動最適化が行える。この他、エッジAIアプリ開発のひな型となるテンプレートの活用などで、開発工程の自動化や省力化を実現する。