Edge AI

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パーソナライズされた臨床意思決定支援システム(Attention on Personalized Clinical Decision Support System: Federated Learning Approach)

田中専務拓海さん、最近部下から『臨床支援にAIを入れたい』と言われて困っているんです。論文を渡されたんですが、素人の私には難しくて。要点だけ教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点は三つです。患者ごとに“個別化”する仕組み、プ

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UMBRELLA:現実環境での大規模ヘテロジニアステストベッド(UMBRELLA: A large-scale heterogeneous testbed for IoT and Edge AI)

田中専務拓海先生、最近部署から「実証実験はラボではなく実環境でやるべきだ」と言われまして、正直戸惑っています。UMBRELLAという言葉を聞きましたが、これって要するに何が変わるのか端的に教えていただけますか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!UMBRELLAは研究用の屋外実験場で

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メモリ統合型ニューロモルフィックハードウェアの設計と応用(Mem-Element Integrated Neuromorphic Hardware Design and Applications)

田中専務拓海さん、最近の論文で「メモリを計算に使う」って話を耳にしましたが、うちのような製造業でも実利がありそうでしょうか。投資対効果が心配でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!結論から言うと、エッジでのAI処理における電力効率と応答性を大幅に改善できるので、現場でのリアルタイ

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12 mJ/クラスで学ぶデバイス内オンライン少数ショット逐次学習(12 mJ per Class On-Device Online Few-Shot Class-Incremental Learning)

田中専務拓海先生、最近現場から「センサ端末が学習して新しい品種を現場で覚えられたら便利だ」という声が上がっているのですが、エッジデバイスでそれが可能になる研究があると聞きました。要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、電池駆動の小型マイコン(MCU

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ニューロモルフィックハードウェアを用いた高速移動物体検出(Detection of Fast-Moving Objects with Neuromorphic Hardware)

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『イベントカメラとスパイキングニューラルネットワークで速い物体を捉えられるらしい』と聞いて、正直ピンと来なくてして相談に来ました。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。結論から言うと、今回の研究

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リソース制約環境のための軽量深層学習(Lightweight Deep Learning for Resource-Constrained Environments: A Survey)

田中専務拓海先生、うちの現場でAIを入れたいと部下が言うのですが、そもそも『軽量化された深層学習』って何が変わるんですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、要点を先に3つで言うと、計算量の削減、メモリの最適化、そしてハードウェア向けの工夫です。一緒に順を追って説明しますよ。

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プロセッシング・イン・メモリを用いたマルウェア検出効率化(Empowering Malware Detection Efficiency within Processing-in-Memory Architecture)

田中専務拓海さん、最近部下から「PIMっていうのが来てます」と聞きまして、これを導入したらマルウェア対策が早くなるとか。正直、何がどう変わるのか見当がつかず困っているんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、簡単に整理しますよ。要するにメモリの近くで計算をすることで時間とエ