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2023年7月24日 学術・研究 生成AIに必要な「基盤モデル」のメモリ使用量98％削減につながる技術を開発 ー自動運転車や工作用ロボット用組み込みシステムへの搭載を目指すー（山下隆義教授、藤吉弘亘教授、平川 翼講師ら） 研究成果のポイント 大規模な基盤モデル注1のメモリ使用量が従来の2％で済む枝刈りアルゴリズム注2を開発 インターネット接続不要の生成人工知能（AI）注3を実現する可能性がある 組み込みシステム注4への搭載で半導体メーカーと実用化を目指す 概要 生成AIは、文書生成や画像生成で一般への普及が急激に広がっている。これらを主に個人が利用する場合は、データを入力して出力するまで数秒かかってもさほど問題にはならない。しかし、ますます高度化する自動運転車や工作用ロボットなどの特定用途向けの場合、画像などの入力信号を受けて瞬時に処理して、次の動作に移る必要がある。そのためには、時間の遅