LeapMind

組込みディープラーニングの
現実と可能性

LeapMind Business Division・Manager 大嶋 尚一 氏

組込みディープラーニングの現実と可能性

LeapMind
Business Division・Manager

大嶋 尚一

IoTによって様々なモノがコンピュータ化されネットワークに繋がるようになったが、次のトレンドはモノのAI化である。その鍵となる組込みディープラーニングの分野で、LeapMindは高い技術力で様々なソリューションを展開する。

組込みディープラーニングは導入を目的としない

 クラウドを利用しない組込みディープラーニングは、ネットワークの接続に制限がある非力なハードウエア環境においても利用可能なため、ロボットや自動車、家電製品などの領域で注目されている。その将来性について大嶋氏は、「例えば自動運転の場合は、運転中にリアルタイムでの判断が必要なため、エッジデバイス側で遅延なく処理をする必要があります。したがって、この分野は今後も組込みディープラーニングへの投資が加速していく、有望な市場の一つと見ています」と語る。

 一方で、組込みディープラーニングは「導入することが目的」とならないことが重要だとして、システム開発においては正しく顧客に理解してもらうように努め、そもそもディープラーニングで何がしたいのかを、しっかりと顧客から聞き出して確認することが必要であると語った。

組込みディープラーニングが解決する課題

組込みディープラーニングが解決する課題

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シンギュラリティに向かわない組込みディープラーニング

 現在AIには3回目のブームが到来しており、大嶋氏はこの状況を「AIにとって非常にいい時代になりました。ロジックもプラットフォームも情報がオープンになっていて、情報交換が行えるコミュニティも増えています」とする一方で、AIが人間を必要としなくなるシンギュラリティの可能性について予測する。

 シンギュラリティに向かっているのは、汎用化されて自意識も芽生え始めている“強いAI”と呼ばれるものであり、「組込みディープラーニングのように、特定の問題の解決に特化した“弱いAI”の場合は、シンギュラリティが起きる可能性は低いと見ています」と大嶋氏は見解を述べる。現在、組込みディープラーニングの分野では人間がAIを管理しようとしており、その先に待ち受けているのは、人間とAIが共存する社会である。

 そのような社会の構築に向けて、LeapMindは顧客が画像を集めてクラウドに上げると、プログラム不要でディープラーニングのモデルが構築できるSaaSのサービス「DeLTA-Lite」や、FPGA上でディープラーニングを実現するソフトウエアスタック「Blueoil」をオープンソース化して開放するなど、組込みディープラーニングの活用を支援する様々なソリューションを提供しているのだ。

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