Edge AI

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統合学習と通信(ILAC)の新たな道筋 — A New Pathway to Integrated Learning and Communication (ILAC): Large AI Model and Hyperdimensional Computing for Communication

田中専務拓海さん、最近の論文で「学習と通信を一体化する」って話を聞きました。現場が忙しい中で投資に見合うのかよく分からなくて、まずは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!結論を先に言うと、今回の論文は通信ネットワークとAIの学習プロセスを同時に設計することで

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小型機器向け機械学習から小型深層学習へ(From Tiny Machine Learning to Tiny Deep Learning: A Survey)

田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「TinyML」とか「TinyDL」という言葉を聞きましてね。これは要するに、うちの古いセンサーにもAIを入れられるという話でしょうか?投資対効果の観点でどれくらい現実的かまず教えてくださいませ。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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AI-RAN融合のためのオープンアーキテクチャ — 6Gにおけるコネクティビティを超えて (Beyond Connectivity: An Open Architecture for AI-RAN Convergence in 6G)

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、社内で「AIをネットワークの現場に組み込むべきだ」と言われて戸惑っております。そもそもAI-RANとか6Gとか、うちの製造現場に結局どんな効果があるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、整理していきましょ

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衛星搭載用軽量クラウドマスクモデル(Lightweight Cloud Masking Models for On-Board Inference in Hyperspectral Imaging)

田中専務拓海先生、最近部下から「衛星にAIを載せて現地で処理する」と聞きまして、現場で役立つものか判断できず困っております。今回の論文は要するに何を示したのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この論文は「衛星に搭載できるほどに小さ

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エッジでの分散大規模基盤モデル推論の知的オーケストレーション(Intelligent Orchestration of Distributed Large Foundation Model Inference at the Edge)

田中専務拓海先生、最近部署で「エッジで大きなAIモデルを分散して動かす」って話が出てきまして、正直ピンと来ません。要するに何が変わるのでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、端的に言えば「重量級のAIモデルを、現場の複数の小さな装置で分担して処理する仕組み」ですよ。端

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トークン圧縮が切り拓くコンパクトビジョン(Token Compression Meets Compact Vision — Transformers: A Survey and Comparative Evaluation for Edge AI)

田中専務拓海先生、最近社内でVision Transformerの話が出てきましてね。とにかく処理が重い、エッジで動かすのが難しいと聞きますが、本日はそのあたりの論文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!Vision Transformer(ViT、ヴィジョント

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エッジ協調AIGCタスクのQoS対応スケジューリング(EAT: QoS-Aware Edge-Collaborative AIGC Task Scheduling via Attention-Guided Diffusion Reinforcement Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から「エッジでAIGCを動かせばレスポンスが良くなる」と聞いたのですが、正直何がどう良くなるのかイメージが湧きません。うちの現場で本当に投資対効果が出るのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。結論から言うと

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不完全なハードウェアで誤差ゼロに近づけるアナログ計算(Fault‑Free Analog Computing with Imperfect Hardware)

田中専務拓海先生、最近「アナログで計算する」って話をあちこちで聞くんですが、うちの工場に関係ありますかね。デジタルで十分だと思っていたのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。アナログインメモリ計算(Analog In‑Memory

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オールデジタル 8.6 nJ/フレーム 65 nm テストリンマシン画像分類アクセラレータ(An All-digital 8.6-nJ/Frame 65-nm Tsetlin Machine Image Classification Accelerator)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「新しい画像認識のチップが省エネで良い」と聞いたのですが、正直何を言っているのか分かりません。これって要するに経費を減らして現場の判断を速くするような話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!田中専務、大丈夫です。一緒に整