NEDOプロ,リアルタイムSLAM等エッジ技術を開発

新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)プロジェクトにおいて,ソシオネクスト,ArchiTek,豊田自動織機は,AI認識処理を行なうハイブリッド量子化DNN技術,画像処理を行う進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術(aIPE)およびリアルタイムSLAM処理技術を開発した(ニュースリリース)。

エッジ側で処理の分散化を実現するハードウェアからアプリケーションまでの総合技術として「超低消費電力エッジコンピューティング技術開発」が求められている。

研究グループは,人工知能(AI)認識処理,および各種画像処理,リアルタイムSLAM処理の技術を開発することを目的としたAIエッジ技術の研究開発テーマを推進してきた。そして今回,AI認識処理を行なうハイブリッド量子化ディープニューラルネットワーク(DNN)技術,各種画像処理を高速に並列実行可能な進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術(aIPE),およびリアルタイムSLAM処理技術を開発した。

これらの技術を取り入れた進化型・低消費電力AIエッジLSIを試作して評価した結果,AI認識処理と画像処理において汎用GPUと比較してそれぞれ10倍以上の電力効率化に成功し,リアルタイムSLAMの自己位置推定処理においては汎用CPUと比較して1/20の処理時間の短縮を達成した。

このうち,開発した進化型aIPEは,最適化向上およびAI拡張機能の実装のためのアーキテクチャ改良により,高速・低消費電力で画像処理を実行する。開発した主な技術は,画像処理およびリアルタイムSLAM処理の高速化に関する技術。SLAMアルゴリズムを最大限活用できるアーキテクチャによりLiDARセンサーを使用するSLAM処理を効率よく実行する。

これらに加えて,①ハードウェア調停機構の改良およびメモリコントロール機能を最適化する技術,②ディープラーニングのネット定義を柔軟に可能にして,畳み込み回路などの要素部品を自由にプラグインする技術,③LiDARからVisual SLAMへの機能向上,④量子化演算器を開発した。

今回の技術を用いたAIエッジLSIを物流やマシンビジョン,セキュリティ・見守り,車載センシングシステムなどに適用することにより,低消費電力,低遅延,低コストの要件を満足するエッジコンピューティングシステムの構築が可能となり,超低消費電力社会の実現が期待できるとしている。

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