日本発エッジAIチップ『AiiR』 クラウド不要で自律学習できる世界初の技術
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ChatGPTに「関西弁で」と頼んだら四字熟語の解説が別物になったOpenAIが開発し、２０２２年１１月に公開した人工知能チャットボット『ChatGPT』。質問を入力すると、まるで人間と会話しているかのように自然な文章で返答してくれるサービスです。幅広い分野での活躍が期待されているChatGPTですが、口調を自在に変更できることをご存じでしょうか。
「名前を呼びたくないので新しいのを考えてください」『黒いあいつ』の新呼称、ChatGPTの回答が完璧気温が上がってくると、どこからともなく現れ、素早く動く『黒いあいつ』。外ならばまだしも、家の中で出会ってしまった日には大慌てですよね。侵入しないように、入り口を徹底して封鎖したり、毒餌剤をまいたり、対策を講じている人は多いでしょう。
ニッポン放送で「タモリのオールナイトニッポン」などのディレクターなどを務め、現在はBayFMでITコメンテーターとしても出演中の土屋夏彦が、最近のIT・科学・経済のニュースを独自の目線で切り取ります。
自分自身で学習するAIがチップになっちゃった！！
通常、AIを学習させるためには、大量のデータを学習させるためにネット上のクラウドサービスをいくつも連携させ、学習させる過程でエンジニアによるチューニングの手間が必要になるなど、時間や人件費、そしてインターネット利用のための通信費などが膨大にかかります。
こうした手間やコストをかけなくても、自分自身だけで学習したりチューニングしたりできるカードサイズのAIチップ『AiiR（エアー）』（AI in Real－timeの略）を、なんと日本のスタートアップ企業『株式会社エイシング』が開発し発表しました。これはクラウドを介することなくリアルタイムに自律学習することが可能なエイシング独自のAIアルゴリズム『ディープ・バイナリー・ツリー（DBT）』を搭載している世界初のAIチップだそうです。
AiiRチップ
カードサイズという小型のフォームファクターに、自律学習の仕組みをまるごと詰め込んでいる点が画期的なところです。クラウドに接続しなくてもチップ単体で学習が完結するため、ネットワーク環境がない現場でも稼働させられるのは大きな強みといえます。
「ムーアの法則」が崩壊しつつある理由
いまや集積回路の発達を言い表した『ムーアの法則』が崩壊しようとしています。ムーアの法則とは、Intel創業者の１人であるゴードン・ムーア氏が１９６５年に発表した「半導体の集積率は１８か月で２倍になる」という経験則のこと。これまではほぼこの法則に沿って集積密度が進化してきたといわれています。
ところが、ここに来て集積率の伸びは限界に達し、そのかわり回路の質が変わりつつあります。その理由は人工知能など解析処理に大規模な処理能力を必要とするものが次々と登場し、現在の集積回路だけでは処理しきれないものばかりになってきたからです。そこで登場したのが従来のCPUを補助するための補助用『演算回路』です。
AIの処理要求がどんどん膨らむ一方で、従来のCPU単体での対応には限界があります。こうした背景から、用途に特化した補助チップの開発競争が各メーカーの間で加速しているわけです。
GPU・FPGA・ASICの違いと役割
例えば『GPU（Graphics Processing Unit）』 はディープラーニング処理には欠かせないものとなりました。もともとはコンピュータグラフィックに必要な演算を行うためのビデオチップとして開発されたもの。画像処理を主に設計されたため、従来のCPUに比べてコア数が膨大で、CPUのコア数は数個程度なのに対してGPUはコア数が数十から数千にもおよぶことから、解析演算を並列処理する能力に優れています。
また『FPGA（Field－Programmable Gate Array） 』と呼ばれる、目的に合わせてICの内部ロジックを変更可能なICチップも、GPUに比べて消費電力を抑えられることから、Amazon AWSやMicrosoft、IBMなど各社のクラウドなどに次々と採用されています。
FPGAは「書き換えられるIC」とも言い換えられます。用途が変わっても回路を作り直す必要がないため、クラウド事業者のように多様なワークロードを扱う場面では重宝されているようです。
そして『ASIC（Application specific integrated circuit） 』と呼ばれる特定用途向けに設計されたカスタムチップも登場、今回の『AiiR』はこれに当たります。
ASICは特定の処理に完全に特化して設計されているため、汎用チップに比べて処理効率と省電力性に優れているのが特徴です。その分、設計変更の柔軟性はFPGAより低くなりますが、量産時のコスト面では有利になるとのことです。
「エッジコンピューティング」という新しい手法
こうした状況から、通信量を抑えネットによる遅延なども回避させる手法として、膨大なデータによる学習部分はローカルに設置した『ASIC』で処理し、その結果から分析する部分のみをクラウドで処理させる『エッジコンピューティング』という手法が用いられるようになってきているんです。ちなみにこの『エッジコンピューティング』は『クラウド（雲）コンピューティング』に対して、別名『フォグ（霧）コンピューティング』とも呼ばれているそうです。
「フォグコンピューティング」という呼び名は、雲（クラウド）よりも地面に近い霧（フォグ）のように、データの処理場所をユーザーの手元に近づけるというイメージから来ているわけです。ネットワーク遅延が許されない工場の製造ラインや自動車の制御システムなど、リアルタイム性が求められる現場では特に有効な手法です。
今回の『AiiR』もこうした『エッジコンピューティング』に特化して回路部分をチップ化してしまったので、これまでのようにクラウドにつなげて日夜計算している必要がなくなり、新たなデータもリアルタイムで入力しながら計算することができる画期的な『人工知能チップ』になっているというわけです。
デモで証明されたAiiRの実力
デモンストレーションでは『倒立振り子』と呼ばれる、棒を押しても真っすぐに戻るようになる機械を、従来の人工知能による学習と『エッジAI』で比べたところ、これまでよりも３分の１の学習時間でみごとに振り子がまっすぐに戻るようになったということで人工知能チップの性能が証明されました。
学習時間が３分の１に短縮されるということは、製品の開発サイクルやメンテナンスにかかるコストも大幅に削減できる可能性があります。製造現場での品質検査や異常検知といった用途で導入が進めば、その恩恵はかなり大きなものになりそうです。
すでに大手の自動車メーカーなど数十社が導入を決めているとのことで、これからは人工知能の分野もエッジコンピューティング用『AIチップ』の開発競争になっていきそうです。
[文・構成／土屋夏彦]
土屋夏彦
上智大学理工学部電気電子工学科卒業。 1980年ニッポン放送入社。「三宅裕司のヤングパラダイス」「タモリのオールナイトニッポン」などのディレクターを務める傍ら、「十回クイズ」「恐怖のやっちゃん」「究極の選択」などベストセラーも生み出す。2002年ソニーコミュニケーションネットワーク（現ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）に転職。コンテンツ担当ジェネラルプロデューサーとして衛星放送 「ソネットチャンネル749」（現アジアドラマチックTV★So-net）で韓国ドラマブームを仕掛け、オンライン育成キャラ「Livly Island」では日本初の女性向けオンラインで100万人突破、2010年以降はエグゼクティブプロデューサー・リサーチャーとして新規事業調査を中心に活動。2015年早期退職を機にフリーランス。記事を寄稿する傍ら、BayFMでITコメンテーターとしても出演中、ラジオに22年、ネットに10年以上、ソーシャルメディア作りに携わるメディアクリエイター。