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深層学習チップとも連携

 DIMoは、このゴールを目指した社内の研究開発を支援すると同時に、その成果を汎用化し多くの業界で使ってもらってフィードバックを集める基盤でもある。DIMoの開発を進める中で必要となる別の仕組み、例えば深層学習の実験支援、学習済みモデルやデータセットの流通市場なども、DIMoの一部または周辺サービスとして公開していく予定だ。

 現在は主にフォグでのストリーム処理に力を入れているのに対し、さらにエッジ側の組み込み機器でも、深層学習を使える仕組みを今後開発する。PFNは、現在多くの企業が取り組んでいる深層学習向けの省電力チップの開発にも乗り出している。このチップとDIMoを組み合わせることで、組み込み分野での深層学習の普及を加速させる計画だ。

 その後は、エッジやフォグだけでなく、ROS(Robot Operating System)などの既存のフレームワークや、クラウドでのバッチ処理でも、DIMoで開発した深層学習のモデルを利用できるように基盤を拡張していく。DIMoは研究開発から運用まで含めた深層学習の実用化を支援するプラットフォームとして、「賢い協調」をゴールに見据えながら機能を拡充し、社会の改善に貢献していく。

参考文献

1)岡野原, 「今後10年の情報処理アーキテクチャーを探る」, 『日経エレクトロニクス』, 2015年5月号,pp.95─105.