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ディープラーニング

演算量をコンパクトに。
あらゆる機器に高度なAIを。

ディープラーニングとは

論理的に推論する、経験から学習するなど、人の知的活動をコンピューターで実現する技術、それがAI(Artificial Intelligence:人工知能)です。
近年、AIは演算装置の高性能化などにより急速に進化を遂げ、いまや社会を支える重要な技術のひとつになっています。AIには機械学習という分野があり、ディープラーニングは機械学習の一種です。

ディープラーニングは人の脳神経細胞のネットワークを数式的モデルとして再現したニューラルネットワークをベースにしたもので、その回路は入力層・中間層・出力層で構成されています。
複数の層で処理を重ねることで高度な認識・識別・分析などができ、コンピューターが人により近づく技術として大きな期待が寄せられています。

三菱電機の強み

推論精度を維持したまま、
演算量を飛躍的に低減。

ディープラーニングのさらなる普及にはいくつかの課題があります。
そのひとつが演算量の多さです。FAや自動車など、小規模な装置に高性能な演算装置や大容量メモリーを搭載することは難しく、ディープラーニングの実装は困難でした。
三菱電機では高い推論精度を維持したまま、演算量を大幅に減らす独自のアルゴリズムを開発しました。

ニューラルネットワークは入力層・中間層・出力層の各層がまるで枝が広がるように複雑に結ばれており、そのデータ処理に膨大な演算が必要になります。
当社では長年培ってきた機器の知見をもとにデータの特性を分析し、必要性の低い“枝を切る”ことで、演算量を従来の1/30〜1/100にコンパクト化することに成功しました。
これにより幅広い機器へのディープラーニングの実装が可能となり、AIの可能性がさらに広がります。

ニューラルネットワークイメージ
従来に比べてディープラーニングの枝を1/30〜1/100に削減
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