人工知能はインターネットなしでも動作できるようになる

エッジコンピューティングの進歩とますます高性能化するチップにより、人工知能（AI）は広域ネットワーク（WAN）なしで動作できるようになる可能性があり、ウォータールー大学で開発された技術は、AIがインターネットとクラウドコンピューティングから抜け出す道を切り開きます。この技術を使用して作成された新しいディープラーニング AI ソフトウェアは、スマートフォンから産業用ロボットに至るまでのさまざまなアプリケーション用のモバイル チップに収まるほどコンパクトです。

ウォータールー大学のプロジェクトに取り組んでいる研究者らは、計算とストレージが削除された状況でも人工知能を耐性のあるものにすることができると述べている。実際、これが実現できれば、ニューラル ネットワークはインターネットやクラウドから独立し、プライバシーの向上、データ送信コストの削減、ポータビリティの向上、ネットワーク状態の悪い遠隔地でも AI アプリケーションを使用できるなどの利点が得られます。

研究者らは、膨大なリソースを消費することなくAIに学習を教えることができると述べており、研究グループは自然を再現し、ニューラルネットワークを仮想環境に配置することでこれを達成したと述べている。そして、徐々に繰り返し資源を削減しようとするでしょう。

「業界がディープラーニングAIを運用可能な形にするために取り組んでいる中、これは大きな可能性を秘めており、複数の分野での実現を可能にするものになると考えています」と、ウォータールー大学のシステム設計工学教授でこの技術の主著者であるアレクサンダー・ウォン氏は述べた。

ディープラーニング AI は、計算能力とメモリが奪われるたびに、機能を維持するために適応し、自らを変化させることで対応します。研究室の AI から計算能力やメモリを取り除くことができれば、AI はより小型になり、これらの環境でも生き残ることができるようになります。

研究者らによると、ロボット、スマートフォン、ドローンに使用されるチップにディープラーニングエンジンを搭載すれば、接続重量の問題を解決できる可能性があるという。

ウォータールー大学が開発したこの新技術は、業界で人工知能を限界まで追い込もうとする最初の技術ではない。今年、インテルもMovidusニューラル・コンピューティング・スティックを発売した。この技術革新では、クラウドへの接続やプラグアンドプレイのニューラル コンピューティング デバイスは必要なく、インターネットを必要とせずにエッジにニューラル ビジョン ネットワークを展開できます。

Movidius は、Google が近々発売する Raspberry Pi ベースの AIY Vision Kit に使用されています。これは、Raspberry Pi のカメラを中心に構築されたニューラル ビジョン プロセッサで、価格は 50 ドル未満です。 Google TensorFlow ソフトウェアは、一般的な物体、顔、動物を認識できます。 Movidius のビジョン処理は現在、セキュリティ カメラ、ドローン、産業機械にも採用されています。