隠れニューラルネットワーク理論を具現化したAIチップを世界で初めて開発 消費電力削減・推論精度向上により走るAI・飛ぶAIの実現に大きく前進

要点 最新の「隠れニューラルネットワーク（Hidden Neural Network）」理論に基づく世界で初めての推論アクセラレータLSI 世界トップレベルの電力効率（30 TOPS/W以上）と推論精度の両立を実証 自動運転車や自律航行ドローン等への省エネルギー・高精度AIの搭載に期待 概要 東京工業大学 科学技術創成研究院の劉載勲准教授、本村真人教授らは、末端（エッジ）機器でのAI応用の発展に向けて今後さらに重要となる、深層ニューラルネットワーク（DNN）の高効率な推論を実現する新規アクセラレータLSI[用語1]を開発した。 これまでDNN推論アクセラレータLSIを自動車などのエッジ機器に搭載・応用するとき、外部メモリアクセス時の電力消費の大きさが課題とされてきた。本研究ではDNNの重み係数[用語2]が乱数で固定されている「隠れニューラルネットワーク（Hidden Neural Netw