エッジAIで深層学習モデルの実装が可能に！ 東大発AIベンチャーが発表 | Techable(テッカブル)

AI・ロボティクスの技術を活用したソリューション提供を行うTRUST SMITHは、 深層学習モデルの量子化により、データ処理速度を最大5倍にすることに成功。本技術により、これまで膨大な処理が難しいとされた「エッジAI（端末近くにAIを搭載する技術）」で、深層学習モデルの実装が可能になったと発表しました。 モデルの軽量化に成功昨今のディープラーニング（深層学習）の技術革新はAIの急速な発展を支え、自動運転・音声認識・画像処理といった、私たちの生活を便利にする様々な分野への実用化を推進してきました。しかしTRUST SMITH社によると「それらの最先端の深層学習モデルの多くは、人間の神経細胞の仕組みを模したニューラルネットワークを多層に用いるというモデル構造の特性上、その処理に膨大な計算量を要する」ことが課題だったといいます。 そのため、電力・ストレージ・メモリ・プロセッサ速度といった、あら