“エッジ生成AI”に挑む日本発スタートアップ、60TOPSのAI処理性能を8Wで実現：組み込み開発 インタビュー（1/2 ページ） 生成AIへの注目が集まる中、その生成AIを現場側であるエッジデバイスで動かせるようにしたいというニーズも生まれつつある。この“エッジ生成AI”を可能にするAIアクセラレータとして最大AI処理性能60TOPS、消費電力8Wの「SAKURA-II」を発表したのが、日本発のスタートアップであるエッジコーティックスだ。 ChatGPTに代表される生成AI（人工知能）への注目が集まる中、その生成AIをクラウドやサーバではなく、現場側であるエッジデバイスで動かせるようにしたいというニーズも生まれつつある。ただし、従来の機械学習モデルと比べて生成AIモデルの規模が大きいこともあり、エッジデバイスに搭載可能なAIアクセラレータで十分な処理性能を確保することは容易ではない。 こ

次回の更新記事：LLMは個人の金銭管理を適切にサポートできるのか？（公開予定日：2025年01月06日） Microsoftなどの研究グループが開発した、AIが自分で考えて最適な解決策を見つけ出す新たなエッジAIシステムについて紹介します。このシステムは、ユーザーの要求を自動的に理解し、適切なAIモデルを選択し、最適化します。また、新たなAIモデルを訓練するためのコードを自動的に生成します。 参照論文情報 タイトル：Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected Intelligence 著者：Yifei Shen, Jiawei Shao, Xinjie Zhang, Zehong Lin, Hao Pan, Dongsheng Li, Jun Zhang, Khaled B. Letaief 所属：Mic

NVIDIAは、「GTC（GPU Technology Conference） 2023」において、組み込み機器向けAIモジュールの新製品「Jetson Orin Nano」の開発者キットを発表した。同年4月の出荷予定で、米国での価格は499米ドル。 NVIDIAは、オンラインで開催したユーザーイベント「GTC（GPU Technology Conference） 2023」（開催期間：同年3月20～23日）において、組み込み機器向けAI（人工知能）モジュールの新製品「Jetson Orin Nano」の開発者キットを発表した。同年4月の出荷予定で、米国での価格は499米ドル。日本国内向けでは、菱洋エレクトロ、ネクスティエレクトロニクス、マクニカが3月22日から先行予約販売を開始している。菱洋エレクトロのオンラインショップでの価格（税別）は6万98000円となっている。 2022年9月開催

NXP Semiconductorsは2023年1月4日、車載や産業などのエッジアプリケーション向けに、「i.MX 95ファミリー」を発表した。2023年下半期に、顧客向けにサンプル提供を開始する予定だ。 i.MX 95ファミリーは、アプリケーションプロセッサ「i.MX 9シリーズ」の新製品。ArmのGPU「Mali」を搭載し、機械学習用のアクセラレーター、高速データ処理の機能を備えている。自動車機能安全規格のASIL-Bと産業用機能安全規格のSIL-2に準拠した設計で、機能安全を含めた車載、産業アプリケーションの高い信頼性基準への準拠が容易になる。 eIQ Neutronニューラルプロセッシングユニットと新開発のイメージシグナルプロセッサを統合しており、高速処理と機械学習、高速コネクテビィティが不可欠なエッジアプリケーションに対応する。最大6個のArm Cortex-A55で構成するマル

【NTTCom】コネクティッドカーやロボットに対応するネットワークエッジ基礎技術を開発 ～「移動するIoT機器」に求められる機能を搭載した「ネットワークエッジソリューション」を提供～ NTTコミュニケーションズ株式会社(以下NTT Com)は、IoT機器のデータ処理高速化を実現する技術として期待されるエッジコンピューティング(※1)をコネクティッドカーやロボットなど、「移動するIoT機器」へも適応させるための基礎技術を開発しました。そして、この基礎技術を搭載した「ネットワークエッジ ソリューション」(以下 本ソリューション)の先行提供を、2022年12月より順次開始(※2)し、本ソリューションを実際に事業現場で実証いただけるお客さまを募集します。 NTT  Comは、実証いただいたお客さまからのフィードバックやニーズの高い機能のヒアリング結果をもとに機能拡充を行い、コネクティッドカーやロボ

ルネサスのエッジAIが従来比1000倍の性能を達成、エンドポイント学習でも成果：人工知能ニュース（1/2 ページ） NEDOとルネサス エレクトロニクスが、従来比で最大10倍の電力効率となる1W当たり10TOPSを達成可能なエッジAIチップを開発。ルネサスが2018年から展開してきたDRP（動的再構成プロセッサ）ベースの「DRP-AI」を改良したもので、精度低下を抑制できるAIモデル軽量化技術として知られる「枝刈り」を適用した推論アルゴリズムを効率良く処理できる。 NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）とルネサス エレクトロニクスは2022年12月8日、オンラインで会見を開き、従来比で最大10倍の電力効率となる1W当たり10TOPS（毎秒10兆回）を達成可能なエッジAI（人工知能）チップを開発したと発表した。ルネサスが2018年から展開してきたDRP（動的再構成プロセッサ）ベースの

人工知能（AI）の学習機能を実装したAIチップ デバイス上でAIの学習が行えるロームが発表したマイコン。ターゲットは故障予兆検知だという。チップ内で入力データを学習し、故障の予兆を検知するというものだ。こうしたエンドポイントでの学習機能のメリットや故障予兆検知の可能性について考えてみた。 2022年10月18日から21日は、「CEATEC 2022」が開催されるので、それ向けの直前のプレスリリースだと思う。ロームが2022年9月末に「オンデバイス学習AIチップ」というものを発表した（ロームのプレスリリース「クラウドサーバー不要、現場でリアルタイムの故障予知を実現する、数10mW超低消費電力のオンデバイス学習AIチップを開発」）。 AI（人工知能）チップはいろいろある中で、このロームのチップが「新しさ」を主張するのはエンドポイント（末端）で推論だけでなく学習も可能にした、という点だ。エンドポ

ロームは2022年9月27日、クラウドサーバがなくても同一AI（人工知能）チップ上で学習する「オンデバイス学習AIチップ」を開発したと発表した。電子機器に搭載したモーターやセンサーの故障を、現地で低消費電力かつリアルタイムで予知できる。2023年度から同チップのAIアクセラレーターを搭載したICの製品化に着手し、2024年度に量産化を予定している。 同AIチップは、慶應義塾大学 教授の松谷宏紀氏が開発した、3層ニューラルネットワークによる「オンデバイス学習アルゴリズム」をベースとしたロームのAIアクセラレーター「AxlCORE-ODL」と、高効率8ビットCPU「tinyMicon MatisseCORE」などで構成する。これにより、数10mWの消費電力でチップ上の学習と推論が可能になった。 機器を設置した場所で、加速度や電流など入力データの「異常度」を数値化してリアルタイムで出力するため、

共同開発をする各社の役割は、OTSLがRISC-Vベクトルプロセッサ上で動作するRTOSを、NSITEXEがNNモデルをAI推論処理IPへデプロイする環境を提供する。また、京都マイクロコンピュータはRISC-Vベクトルプロセッサの性能を引き出すLLVM/Clangコンパイラ、アクセルは組み込みシステムに最適なAI実行環境を提供する。 ⇒その他の「人工知能ニュース」の記事はこちら 関連記事 「今こそRISC-V浸透のベストタイミング」、SiFiveが日本法人を設立 オープンソースのプロセッサコア「RISC-V」に基づく半導体IPプロダクトを展開するSiFiveが、日本法人「SiFive Japan株式会社」の設立を発表した。2022年8月に法人登記を完了する予定で、代表取締役社長には、ザイリンクス日本法人の社長を務め、スパンションやAMDの日本法人でも活躍してきたサム・ローガン氏が就任する。

クラウドサーバとの連係なしで、リアルタイムに故障予知を実現 ロームは2022年9月、消費電力が数十ミリワットと極めて小さく、エッジ側で「学習」と「推論」の両方を行うことができる「オンデバイス学習AIチップ」を開発したと発表した。クラウドサーバとの連係がなくても、エッジ側だけでリアルタイムに故障予知を行うことができるという。 開発したオンデバイス学習AIチップは、慶應義塾大学の松谷宏紀教授が開発した「オンデバイス学習アルゴリズム」をベースに、ロームが開発した2万ゲート規模のAIアクセラレーター「AxlCORE-ODL」と、ローム独自の8ビットCPU「tinyMicon MatisseCORE」などを組み合わせた。これによって、学習が可能な従来のAIチップに比べ、1000分の1程度という少ない電力消費で、AIの「学習」と「推論」を実行することが可能になった。 tinyMicon Matisse

OKIはリモートDXプラットフォーム技術「REMOWAY」を開発、OKI蕨システムセンター（埼玉県蕨市）において報道陣向けにデモンストレーションを行った。REMOWAYは既にパートナー企業と実証実験を進めており、2024年、2025年をめどに社会実装を目指す。 OKIは2022年9月27日、リモートDXプラットフォーム技術「REMOWAY」を開発したと発表、OKI蕨システムセンター（埼玉県蕨市）において報道陣向けにデモンストレーションを行った。REMOWAYは既にパートナー企業と実証実験を進めており、2024年、2025年をめどに社会実装を目指す。 サービスロボットの運用で事業化図る OKIでは2020年に社長直轄の組織として、それまでのイノベーション推進部と研究開発センターを統合したイノベーション推進センターを設立し、中長期で既存事業とは異なる分野での事業創出を目指している。 OKI イ

セーフィーは9月28日、エッジAIカメラ「Safie One（セーフィー ワン）」を販売を開始した。 映像データを活用し課題解決に貢献することを目的に開発された同社初のエッジAIカメラという。エッジAIを実現するためにカメラ本体に、Qualcomm Technologies, Inc. のSoCs「QCS410」を搭載。撮影した映像データをクラウドに送る前に、画像分析が可能となるほか、カメラ自体にアプリケーションの実装が可能なため、ユーザーが使用したいアプリケーションをインストールできる設計となっている。 エッジAIを利用したアプリケーション群「AI-App（アイアップ）」をインストールして使用する。AI-Appは、1台のカメラに複数のアプリケーションをインストールでき、利用者の用途に応じてカメラのアプリケーションを切り替えると様々な機能が使えるようになり、カメラが賢くなるもの。AI-Ap

エッジAIスタートアップのIdein（イデイン）は4月14日、同社が手掛けるエッジAIプラットフォーム『Actcast（アクトキャスト）』の事業展開について会見を開いた。この日は業務提携しているアイシンも登壇し、Ideinとの協業で実現したこれまでの開発成果を披露した。 ◆Raspberry PiによるエッジAIをリリース後2年で1万台登録 Ideinは2015年4月、「実世界のあらゆる情報をソフトウェア上で扱えるようにする」をミッションに掲げて創業したスタートアップだ。世界でも類を見ない、安価な汎用デバイス上で深層学習推論の高速化を実現したことで、18年11月には経済産業省がスタートアップ企業向けに推進する支援プログラム「J-Startup企業」に認定された。それ以降もNVIDIAやArmのパートナー企業に認定されたほか、様々な分野で数多くのアワードに選出されている。 そのIdein が

安全で便利な社会インフラをさまざまなシステムソリューションで支えてきた、OKI（沖電気工業）。同社が2020年度に策定した「中期経営計画2022」では、「モノづくり」と「AIエッジ」技術の強みを活かした成長戦略が明記された。OKIがもつさまざまな技術を、各所に配置するAIエッジデバイスと連携して強化していくことにより社会インフラを高度化し、安心・安全で持続可能な社会、つまり同社のキーメッセージである「社会の大丈夫をつくっていく。」の実現を目指すものだ。 そんな「中期経営計画2022」も、2022年が最終年度となる。同社では、新規事業の創出、既存事業の革新の仕組みとして、イノベーション・マネジメントシステム（IMS）ISO 56002に則った「Yume Pro」を2018年から取り入れている。その活動の一環である社内ビジネスアイデアコンテスト「Yume Proチャレンジ」を通じて「AIエッジ

AI（人工知能）スタートアップのIdein（イデイン）は2022年4月14日、東京都内で会見を開き、同社のエッジAIプラットフォーム「Actcast」の事業展開を紹介した。会見には協業パートナーのアイシンも登壇し、これまでの開発成果に加え、自動バレー駐車システムや、自動運転バスなどへの搭載を想定しているマルチモーダルエージェント“Saya”の開発状況を説明した。 2015年4月に創業したIdeinは、「ソフトウェア化された世界を創る」をビジョンとして掲げ、第3次ブームを迎えつつあったAIの社会実装に向けて事業を展開してきた。2018年に経済産業省のJ-Startupに選定されて以降さまざまな表彰を受け、2020年6月にはArmのAIパートナーに認定されている。資金調達額は累計33億円となり、従業員数も62人まで増えている。 IdeinがAIの社会実装に向けて展開を推進しているActcast

Machine Learning Casual Talks #12 (Online)は、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。メルカリのバーコード出品機能を例に、TensorFlow Liteを使ったエッジAIの実装・運用のポイントについて、大嶋氏が語りました。前半は実装について。 メルカリのエッジAIチームのテックリード大嶋悠司氏（以下、大嶋）：『使われる機能を目指して測ったり試したり』という内容で発表していきます。私は運営をしている上田さんと同じメルカリでエッジAIチームというチームのテックリードをしています。 メルカリに入る前は、OSS活動を中心にしていて、例えばさっきも話に出ましたKubeflowの中でハイパーパラメータチューニングをするKatibのオーナーをしていました。メルカリに入ってからは、OSS活動というよりかはサー