Edge AI

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スパイキング連合学習におけるクレジット割当を用いた能動的クライアント選択(SFedCA: Credit Assignment-Based Active Client Selection Strategy for Spiking Federated Learning)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「スパイキング連合学習って注目だ」と聞かされまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何がすごいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!端的に言うと、低消費電力で動くニューラルモデルを、現場の機器同士

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ライト用途の動作検知に効率的な機械学習(Efficient machine learning for motion sensing for lighting applications)

田中専務拓海さん、最近の論文で「ライト制御向けの動作検知を効率化する機械学習」ってのが話題らしいと聞きました。うちみたいな工場・倉庫で役立つんですか。正直、データ偏りとか聞くだけで頭が痛いです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。要点を3つに

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再パラメータ化可能な適応活性化関数(RepAct) — RepAct: The Re-parameterizable Adaptive Activation Function

田中専務拓海先生、最近部署で「RepAct」って論文の話が出てきましてね。軽量なAIモデルの精度が上がるって聞いたんですが、我が社のような現場でも意味がある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!RepActは、端末(エッジ)で動く軽いモデルの学習を賢く強化する手法ですよ。

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Low-latency machine learning FPGA accelerator for multi-qubit-state discrimination(多量子ビット状態識別のための低遅延機械学習FPGAアクセラレータ)

田中専務拓海先生、最近AIの話は聞くのですが、うちの現場に直接役立つ話になると卑近でなくて困ります。今日の論文って要するに現場で何を変えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね、田中専務!今回の研究は「極めて高速に判断する機械学習回路を現場機器へ組み込む」ことに重心がありま

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信号処理向けディープラーニングアクセラレータ拡張(SigDLA: A Deep Learning Accelerator Extension for Signal Processing)

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。最近、現場から「センサー処理と機械学習を一緒に速く、安く回せないか」と相談されています。要は既存のAIチップに信号処理を載せられないか、という話です。これって現実的に可能なのでしょうか。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

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ソーシャルエッジコンピューティングにおけるサイバーブリングの役割識別手法(Role Identification based Method for Cyberbullying Analysis in Social Edge Computing)

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「エッジでのサイバーブリング解析」って話が出てきてですね。正直、エッジとかAIとか曖昧で、何を優先すべきか判断できません。まずはこの論文が何を変えるのか、経営的な観点で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、一緒に整理しま

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28 nm CMOSにおけるアナログ・スパイキングニューロン(Analog Spiking Neuron in CMOS 28 nm — Towards Large-Scale Neuromorphic Processors)

田中専務拓海先生、最近の論文で「28 nm CMOSで作ったアナログスパイキングニューロン」が注目だと聞きました。老舗の工場にも関係ありますかね、正直デジタルの話は苦手でして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!田中専務、これって要するにエネルギー効率の良い小さな神経回路を実装したチ

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マスク符号化スパース化(Mask-Encoded Sparsification) — Mask-Encoded Sparsification: Mitigating Biased Gradients in Communication-Efficient Split Learning

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「Split Learning(スプリットラーニング)で通信を減らせる論文があります」と聞きまして、通信コストと現場負担が下がるならぜひ知りたいのですが、実際に経営判断に使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!Split Learn

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アダプティブ・レゾリューション推論(Adaptive Resolution Inference: ARI) — IoT向けエネルギー効率化機械学習

田中専務拓海先生、最近『エッジでAIを動かして電力を節約する』という話を聞きまして、うちの工場でも使えるか気になっています。論文の要点をざっくり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!今回の論文はAdaptive Resolution Inference (ARI)

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SA-MLP:リソース制約環境向けの乗算不要低電力ディープネットワークによる3D点群分類 (SA-MLP: A Low-Power Multiplication-Free Deep Network for 3D Point Cloud Classification in Resource-Constrained Environments)

田中専務拓海さん、最近部下が「エッジで動く軽いAIを研究した論文があります」と言うのですが、正直どう評価すれば良いか分かりません。何が変わるんでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文は要するに重い掛け算(乗算)を避けて、足し算やビットシフトで学習・推論を行うモデルを