エッジAIEdge AI

リザバーコンピューティングは、AIを実現する機械学習アルゴリズムのひとつです。少量のデータで短時間で学習を完了できることが大きな特徴で、大量の学習データと計算を必要とするAIの常識を覆す技術として注目を集めています。

製造機器や産業ロボットの故障検知へのAIの活用が進められていますが、機器毎の個体差や設置環境による差が生じるため、学習済のAIでは正確に故障を検知できないという問題があります。リザバーコンピューティングであれば、設置後に、機器毎に短時間で学習を完了できるため、機器や環境のばらつきに対応することができます。

リザバーコンピューティングを搭載した超低電力エッジAIチップの開発に、九州工業大学などと共同で取り組んでいます。エッジAIチップの実用化と、エッジAIチップを利用するためのソフトウェア開発環境の構築を進めています。

FPGAはプログラム可能な集積回路です。通常、コンピュータシステムには演算装置としてCPU（Central Processing Unit）が用いられますが、CPUの回路構成そのものに柔軟性はなく、動作させるソフトウェアで柔軟性を確保しています。これに対し、FPGAは回路構成そのものを利用者が変更（プログラム）することが可能で、並列的な計算処理により、CPUと比較して高速な処理が可能です。プログラム可能で高速な演算装置としてGPU（Graphics Processing Unit）がありますが、FPGAは消費電力が少なく、消費電力の制約が想定されるエッジAIの実装デバイスとして、GPUよりも優位性を有しています。

FPGAは書き換え可能な集積回路と言っても、回路を書き換えることは、ソフトウェア技術者がプログラミングするように簡単にできることではありません。2017年から九州工業大学とFPGAを用いたロボット用知能処理の回路化をテーマに共同研究を開始し、ソフトウェア技術者がFPGAにプログラムを実装する手法を獲得しました。こうして培ったノウハウを元に「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」（NEDO公募事業）では、FPGAにリザバーコンピューティングを実装したエッジAIチップの開発にも取り組んでいます。

エッジAIの適用分野のひとつとして、XR（MR、AR、VR）の研究開発に取り組んでいます。

セックは2017年から国立研究開発法人 宇宙航空研究開発機構（JAXA）とMR技術に関する共同研究を開始し、機密性の高い3Dモデルを安全に管理・投影できるセキュリティ技術や、AIや様々なセンサーを活用した高度なMR技術の開発に取り組んでいます。

セックはロームのSolist-AI™エコシステムパートナーに参加しています。

「Solist-AI™」は、ロームがエッジコンピューティング分野に向けて提供するオンデバイスAIソリューションです。クラウドサーバーに依存せず、エッジデバイス単体でリアルタイムの学習・推論処理を可能にし、コンパクト設計と低消費電力を特徴としています。

「Solist-AI™」マイコンはリザバーコンピューティングの実装に適したオンデバイス AI マイコンです。セックは研究開発中のリザバーコンピューティングを、「Solist-AI™」マイコンに実装しました。

製造機器や産業ロボットの故障検出に AI が用いられていますが、機器毎の個体差や設置環境による差が生じるため、学習済の AI では正確に故障を検出できないという問題があります。リザバーコンピューティングを搭載した「Solist-AI™」マイコンであれば、設置後に少量のデータで、短時間で学習を完了できるため、機器や環境毎のばらつきに柔軟に対応することが可能です。