図1　Zoom�D材で�官�してくれたマーケティンググループ　出�Z：ArchiTek

このエッジAIプロセッサA(ch┳)iOnIcは、CMOSイメージセンサなどで�Dり込んだ画�気�ら異常を判��、検出しホスト�笋愿舛┐襪箸いμ魍笋鮹瓦�。�k�|の監��カメラシステムの機�Δ魴eつが、異常を見分け判��し検出することが主要な機�Δ任△襪�ら画�気六弔気覆�。このため、プライバシーを守ることができる。画�気鯒Ъ韻薫枉錣鮓―个垢襪燭瓩傍ヽ３��{（AI）を使う。GPUと違い消�J電��を圧倒的に下げられる点が最�j(lu┛)のメリットになる。

すでに介護施設で実証実�xをしており、画�汽如璽燭�ら転倒した人を検出したり、ベッドでの寝返りをはじめとする人の動きだけを検出できることなどを確認した。鉄�O駅でのホームドアの開閉異常を検出できれば、異常のまま走り出すことを防ぐことができる。監��カメラ����だけでも、人数のカウントや、�R�{(di┐o)、飛び出し検��(m┬ng)、顔認証、感情認証、などに加え、新型コロナ下でのマスクや��密検出、転倒検��(m┬ng)など幅広い。スマートシティやスマートリテール、スマートホームなど実際の�W(w┌ng)��シーンは極めて�Hい。

��来の監��カメラだと、ただ�{画しているだけであるため、何が��きたかは人間の眼で映�気鮓�て判��するしかなく、時間と�}間が��(r┫n)常にかかっていた。AiOnIcなら、変化や異常を検出したら警報を鳴らしたりスマホに��(m┬ng)らせたりして、リアルタイムで変化や異常を�O動的に��(m┬ng)ることができる。

エッジAIはこれまで学�{されたデータを、クラウドなどから�W(w┌ng)��してチップ�屬膿��bするだけなので行�`演�Qの�@度を�D数8ビットや浮動小数点16ビット��度で済ませられた。このため、消�J電��は学�{チップと比べて低い。しかし、AiOnIcは、��数の画�機扮��機砲鯤怠`に演�Q処理できるという�j(lu┛)きな��長を�eち、さらに構成可�Δ淵侫譽�シビリティがある。画�欺萢�の内容をアップデートすることも可�Δ任△�。単なる専��チップとは違う。しかもGPUやCPUと比べて1/10の価格で実現する。これまでにはなかった画�欺萢�チップである。

図2　入��映�気��瓦靴堂穣[化とAIで��数�|類の処理を施すことができる　出�Z：AchiTek

画�欺萢�する�iの映�気�、した後の両��(sh┫)の映�気鯢戎�(j┤)したのが図2である。ここでは、カメラ映�気�らエッジ抽出したり、��を除去したり、映�気鬩H画のようにグラフィック化したり、ボトルにラベリングしたりするなどの処理を��(j┤)している。これらはYouTubeで見ることができる（参考�@料1）。�k口に画�欺萢�といっても色々な処理があり、それらを同時に並�`処理していることがわかる。

こういった処理をするためのFFT（高�]フーリエ変換）やフィルタリング、ソート、ラベリングなどの基本構成����をエンジンとして�eっており、これらのエンジンに処理に応じたアルゴリズムを割り当てていく。この組み換えをns（ナノ秒）で行うのだが、ここにノウハウがあり、����で保護している。

図3　機械学�{にかける�iの�i処理にさまざまな画�欺萢��\術を使う　仮�[化�\術でさまざまな�\術を割り当てと共に推�b処理も行う　出�Z：ArchiTek

図3で��(j┤)すように、基本的な画�欺萢��v路（座�Y変換や空間変換、色変換、周�S数変換など）と、推�b��のコンボルーションや量子化�v路をハードウエアでプリミティブと称して���Tしておく。画�欺萢�すべきアルゴリズム構成����（エッジ抽出や極座�Y変換、FFTなど）を定�Iし、プリミティブ?j┼n)v路からパラメータを割り当てる。そしてアルゴリズムに�pって構成����を組み合わせて、暗�鞆���やSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、逆光����などの処理を並�`に行うように仮�[エンジンを構成する。そのハイパーバイザとなるハードウエア調停機構をスケジューリングで割り当てて演�Qする。SLAMはLiDARなどのイメージング表��(j┤)で�O分の位��と地図作成を同時に行うグラフィック�\術のこと。

このAIチップは、画�欺萢�専��のAIプロセッサでありながら、さまざまな画�欺萢�に再構成できるというコスト的にも先行�vに�療��]ちできるチップとなっている。開発には元パナソニックのエンジニアで、代表�D締役兼CTOとして開発の先頭に立つ高田周�k��(hu━)と、新しい�{�}エンジニアが共同で開発してきた。

3�@でスタートした2011�Qの会社設立からしばらくは、志を�eちながらも�p�m開発を�个栄蕕ず戞垢箸笋辰討い拭�もちろん出�@してくれる投�@家を探すことも並行でやってきたが、なかなか現れなかった。�I�`が変わったのは2017�QにNEDO（新エネルギー・�噞�\術総合開発機構）のSUI（Startup Innovator）に画�欺萢��\術が採�Iされたときだった。これまで�a(b┳)めてきたAiOnIcチップのアイデアをFPGAで実現した。2018�Qに最初のVC（ベンチャーキャピタル）などから5億��の�@金調達が�u(p┴ng)られ、�k緒に開発してくれる�{�vたちを採��した。AIエッジコンピューティング�\術開発にも採�Iされ、2020�Qには次の�@金調達に成功した。

2020�Q1月にはTSMCのシャトルサービスを��いた28nmプロセスのチップArimaを完成させた。ここではArm Cortex-A53コアを��いた�@��バージョンを��いた。同じ�Qの12月には�O社のリソースでRISC-Vコア（SiFive��）でTSMC12nmプロセスを使いコード�@「Beppu」を開発した。このチップを仕�屬欧�2022�Q��には量��バージョン「Chichibu」を完成させ、いよいよ実ビジネスに入っていく。

同社はチップ設��だけではなく、ボード開発も�}�Xけ、カメラモジュールやホームセキュリティ����などへと�t開していく��画だ。最�j(lu┛)の��長であるフレキシビリティと電��効率の高さと低コストを?q┗)�かすと、気楽に使える監��カメラができるようになる。工場内の����の流れや�O動外�荼��h����を至る所に配��できるようになる。

参考�@料
1. "12 screens DEMO", ArchiTek Corporation YouTube