ソフトウエアツール＋AIチップで現場にAI導入を�мqするジルファルコン
エッジAIチップが�R�`される中でいち早く量��に�eってきた企業が昨�Q3月に東�Bにオフィスを構えた。シリコンバレー�擇泙譴�Gyrfalcon Technology社は小さなAIチップを誰でもすぐに使えるようにするためのソフトウエアスタックも昨�Q11月に発表、その販売会社ジルファルコン・テクノロジー・ジャパンを立ち�屬欧�。日本でのAIを身�Zにしたいという思いがある。
図1 ジルファルコン・テクノロジー・ジャパン代表�D締役兼CEOの�ｸ��S夫��(hu━) 出�Z：Gyrfalcon Technology
これまでAIは、企業ごとに要求が異なるため、�@��なチップは�pけ入れられにくかった。例えば、���]業で外�荼��hを�O動化する場合、良��と不良��との定�Iを��め学�{させる��要がある。AIサイエンティストは現場のことがわからない。現場の人はAIのアルゴリズムや学�{��(sh┫)法がわからない。このため�k緒に共同作業をしながら��要な外�荼��h����を作り�屬欧討い辰拭�しかし、これではAIチップやソフトウエアは顧客ごとに作り直さなければならない。ビジネスとしては�pけ入れがたい。
�k��(sh┫)、中小企業では、外�陲離如璽織汽ぅ┘鵐謄�ストやAI研�|�vと�k緒にAI導入のテストする場合でさえ、数�h万��もの��要なコストはとても��払えない。
ジルファルコン・テクノロジー・ジャパンの代表�D締役会長兼CEOの�ｸ��S夫��(hu━)（図1）は、何とかして中小企業の���]現場のエンジニアにAIを学んでほしいという思いでAIデザイナーを育成する講座を立ち�屬欧�。「ジルファルコン・ジャパンとして講座を運営している�lではないが、�k人でも�Hくの人にAIを?q┗)���して現場に��かしてほしい」との思いが�?d┛ng)い。中小企業が払える��度のコストでAIを導入できるようにすることが�T局、日本を��(d┛ng)くすることにつながる。��に、中小企業の命は、現場のノウハウであるが、AIを導入する場合にはそれを外�陲離如璽織汽ぅ┘鵐謄�ストらに見せなければならないが、そのことに���漾覆舛紊Δ舛隋砲垢�。だからこそ、中小企業の現場のエンジニアがAIを����(d┛ng)して導入しやすくする��(sh┫)が�}っ�Dり早い。�ｸ���(hu━)は、このために講座を立ち�屬欧燭里�。
Gyrfalconは、共通のプログラム可�Δ�AIチップを作り、顧客ごとに異なるソフトウエアをユーザが�O分でチップに�mめ込みカスタマイズできるようなソフトウエアツールを提供し始めた。Gyrfalconが発表したツールAI-Xは、エッジAIを開発するためのフルスタックソリューションである。
チップは、ニューラルネットワークのマトリクス演�Qに向いた推�bの独�Oアーキテクチャを使うという（図2)。チップには�k時記憶のメモリを集積しており、システムとしての�U(ku┛)御�霾�は含まない。�U(ku┛)御は外��CPUから行い、推�b演�Qだけを�pけ�eつというアクセラレータである。このためチップは小さく、低消�J電��である。また、どのようなチップにもPCIeやUSBなどのインターフェイスなどを通して使える。
図2 ニューラルネットワークの行�`演�Qに適したチップ 出�Z：Gyrfalcon Technology
�O動運転のための画�欺萢�や、監��カメラで人�颪覆匹鮓�分ける画�鞠Ъ韻覆匹留���を�[定しており、そのための画�汽皀妊襪農��Δ鯢戎�(j┤)している。モバイルネットのモデルでは、応��によって異なるものの、500フレーム/Wという性�Δ鰓u(p┴ng)ている。実際にはスマートフォンで使うため、150フレーム/290mW��度で使っているようだ。実際、2019�Qに発売されたLGのスマホQ70に同社の����「Lightspeeur 5801S」が使われているという。AIチップの発表は�Hいものの、量��レベルにある����はまだ少ないとしている。
ソフトウエアプラットフォームであるAI-Xは、図3のように、AIチップを使ってAIを実行できるようにするための1ストップのソリューションツールである。主要な機�Δ�3つ。
図3 AIを実行できるようにするための1ストップソリューション 出�Z：Gyrfalcon Technology
�kつはGchipと�@��けた、AIチップそのものである。そしてAIチップを最適に����できるようにするためのアルゴリズムの提供と、学�{させるためのフレームワークキット（Tensor Flow、Caffe、PyTorch）Gnetの提供。もう�kつは、データをタグ��けするサービスのGtagである。
Gnetでは、顧客が行っているワークフローをTensor FlowやCaffe、PyTorchなどに��き換えて、AIが使えるようにする。この3つのフレームワークがあればたいていのAIに使えるからだ。
Gtagでは、データを顧客から預かり、Gyrfalcon�笋妊肇譟璽縫鵐阿気擦襯機璽咼垢任△襪�、顧客が�O分でタグ��けする場合もあり、フレキシブルに�官�する。�ｸ���(hu━)がAIエンジニアを養成したいと述べたのは、現場のエンジニアが例えば外�荼��h����ではどのようなキズを不良��とみなすのかというノウハウを現場のエンジニアがよく��(m┬ng)っていることであるため、そのタグ��けは現場でやることが望ましい。
そして、このツールに搭載されているTensor Flowなどのフレームワークを使って現場で学�{させることができれば、日本の���]業は�\術の流出を防�VしながらAIで�攵掚を�屬欧襪海箸�できるようになる。GyrfalconにとってもAIチップの量����模拡�j(lu┛)につながり、ウィン-ウィンの関係が出来�屬�る。
