リコー、GBDTモデル学習回路アーキテクチャ開発
リコーは、機械学習で注目される「GBDT（Gradient Boosting Decision Tree：勾配ブースティング決定木）」モデルを、高速かつ低消費電力で学習できる回路アーキテクチャを開発した。
DeepLearningではないけど古くから非常にメジャーな機械学習アルゴリズム・勾配ブースティングをFPGAでアクセラレートしたという論文。
モデル学習の処理は26～259倍、電力効率はCPU／GPU利用時に比べ90～1105倍だが、予測精度はソフトウェアライブラリーで学習したモデルと同等とのこと。
DeepLearningの学習をエッジデバイスで行うのはまだまだ非現実的だけど、DeepLearningではない、決定木アルゴリズムなら実装可能ということで、今後は様々な「エッジ学習可能なAIチップ」が登場しそうです。
倉庫内・工場内作業などでは手を使った作業が多いと考えられますので、このようにハンズフリーでかつ工場内どこにいても情報がキャッチできるデバイスが普及されると作業の効率化が図れ、作業時間の短縮につながるため、別の側面で働き方改革に貢献できるものだと考えます。
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今後も技術は躍進的に成長をみせてくれると感じられます。
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