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ニュースリリース

テキスト版

掲載のデータは発表当時のものです。価格・仕様について変更する場合もございます。

2019年1月31日
開発No.1909

少ない演算量、メモリー量でAIの学習用画像生成を効率化

「コンパクトなGAN」を開発

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 三菱電機株式会社は、2つのAIを競わせてリアルな画像生成を実現する敵対的生成ネットワーク(GAN※1)において、当社AI技術「Maisart® (マイサート)※2」を進化させることにより、演算量とメモリー量を10分の1に削減※3した「コンパクトなGAN」を世界で初めて開発しました。これにより、ノートパソコンなどでも効率的なAI学習用の画像生成が可能となります。

  • ※1Generative Adversarial Networkの略。画像を生成するAIと、その画像が本物かどうかを見分けるAIが競い合いながら教師なしで学習していくことで高品質な画像生成が可能となる技術
  • ※2Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technologyの略。Maisart
    全ての機器をより賢くすることを目指した当社のAI技術ブランド
  • ※3学術論文などで世間に公開されているGANを当社で再現したものと比較

GANの仕組みと今回の開発技術

GANの仕組みと今回の開発技術

開発の特長

  1. GANにおける画像生成AIの演算量とメモリー量を10分の1に削減

    • 画像生成AIを構成する多層ニューラルネットワーク※4各層の重要度を評価するアルゴリズムを開発
    • 重要度が低い層を削除することで画像生成の演算量とメモリー量を10分の1に削減

    • ※4人間の脳内にある神経細胞(ニューロン)とそのつながりである神経回路網を数学的なモデルで表現したもの

  2. AIのための学習用画像準備コストを削減

    • 膨大なバリエーションが必要なAIの学習ための画像を高速に自動生成し、画像データ収集に必要な時間や人員といった準備コストを削減
    • 画像生成に必要な演算量やメモリー量が削減でき、従来必要であった大規模な計算機が不要

開発の概要

  画像生成に必要な演算量 画像生成に必要なメモリー量
今回 少ない(従来比10分の1) 少ない(従来比10分の1)
従来 多い 多い

お問い合わせ先
三菱電機株式会社 情報技術総合研究所

FAX: (0467)41-2142

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