成長型組み込みAI基盤

生産ラインや車載に「成長し続ける」組み込みAI基盤、富士通が展開

富士通は、「Embedded Technology 2017」「IoT Technology 2017」（2017年11月15～17日／横浜市・パシフィコ横浜）で、「成長し続ける組み込みAI基盤」を紹介した。工場のラインや車載など、学習の効果は得たいが、制御はエッジ側で行わなければならない環境に向けて提案する。

公開 2017年11月28日 12時00分

更新 2017年12月13日 19時36分

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提供：MONOist編集部

[TechFactory]

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　富士通は、2017年11月15～17日にパシフィコ横浜（横浜市）で開催された組み込み関連技術の展示会「Embedded Technology 2017（ET2017）」とIoT（モノのインターネット）関連技術の展示会「IoT Technology 2017」で、「成長し続ける組み込みAI（人工知能）基盤」を紹介した。

「成長し続ける組み込みAI基盤」のデモの様子。カメラで人形を認識するが左側のPCからの指示でアルゴリズムを書き換え、リアルタイムで異なる対象を認識できるようにするというデモを披露した

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　参考出展した「成長型組み込みAI基盤」は、クラウドAIサービスとエッジデバイスをワンパッケージにして提供することで実現するものだ。AIの活用に際して、学習データを蓄積して学習する部分には、ストレージやコンピューティングパワーの自由な拡張が実現できるクラウド環境が最適だとされている。一方で、リアルタイム性やセキュリティなどの課題から、生み出された学習済みモデルによる推論についてはエッジ側で行うことが望ましいとされている。

　通常はクラウドで生成した学習済みモデルをエッジデバイスに実装するには、その都度のインテグレーションが必要となる。しかし、富士通ではこれらを1つのパッケージとすることで「自動的に学習を続けるエッジデバイス」を実現した。

　ポイントとなっているのがFPGA（Field-Programmable Gate Array）である。エッジ側で推論を実行するメインデバイスとしてFPGAを採用していることで、低消費電力で高速な推論が行える他、物理環境を変えずにプログラムを容易に変更することが可能となる。

「成長し続ける組み込みAI基盤」の基本的な仕組み

　「CPUでは認識が遅い上、消費電力量も大きくなる。FPGAを活用することで認識が高速化し消費電力量も抑えられる他、クラウド側からエッジ側に学習モデルとFPGAへの書き込み変換を同時にリリースすることでエッジ側では特に負担なく自動で学習の成果を反映したエッジ環境が得られる」とブース説明員は述べている。

　これらの仕組みは、従来も個々でインテグレーションを行えば実現できたが「AIに関連する環境は変化を続けており、個々でシステム構築を行うのは大きな負担になる。クラウドからエッジまでそれぞれで柔軟性のあるハードウェア環境を用意し、これらを1つのパッケージとして提供することで、成果獲得の短期化が実現できることに加え、今後の変化に対する柔軟性も得られる」とブース説明員は利点を語る。

　今回は参考出展だが、2018年夏の本格展開を目指すとしている。エッジ側での管理デバイス数は最大で100万台までは可能だとしているが「実際にはもっと少ない数での利用が多いだろう」（ブース説明員）としている。工場のラインや車載など、学習の効果は得たいが、制御はエッジ側で行わなければならない環境に向けて提案を進めるとしている。

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