利用環境にあわせてAIの性能と演算量を学習後に調整可能な世界トップレベルの性能のスケーラブルAI技術を開発

株式会社東芝（代表執行役社長 CEO 綱川 智）と国立研究開発法人理化学研究所（理事長 松本 紘）は、学習済みのAIを、できるだけ性能を落とさず、演算量が異なる様々なシステムに展開することを可能にする学習方法であるスケーラブルAIを開発しました。本技術を画像中の被写体分類に用いたところ、演算量を1/3に削減した場合でも、分類精度の低下を従来のスケーラブルAIの3.9％から2.1％に抑えることができ、世界トップレベルの分類性能を達成しました。

通常、AIエンジンは適用するシステムやサービスごとに求められる演算量や性能に応じて、AIのモデルサイズ等を人が試行錯誤しながら設計・開発します。本技術を導入することで、例えば、大規模で高性能な人物検出AIを一度学習すれば、スマートフォンや監視カメラ、無人搬送車（Automatic Guided Vehicle : AGV）といった適用環境ごとの試行錯誤が不要になるとともに、異なる適用先に対してAIエンジンを共通化することが可能となり、AIエンジンの開発に必要なリードタイムの削減や管理の効率化が期待できます。更に、大規模なAIを学習するときに、演算量と性能の関係が明らかになり、適用するプロセッサ等の選択が容易になります。

本技術は、革新的な次世代人工知能基盤技術における研究開発成果の実用化の加速のために2017年4月に設立した、理研AIP－東芝連携センターにおける成果です。

詳細は株式会社 東芝のホームページをご覧ください。

報道担当

理化学研究所 広報室 報道担当
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