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東工大発技術の活用事例~株式会社ポコアポコネットワークス

本学 工学院情報通信系の中原啓貴准教授は、現在世界中の応用研究競争が始まっている話題の人工知能・機械学習分野において、深層学習用ニューラルネットワーク(DNN)の実用化を狙って、学習認識推論の精度が高い独自の2値化処理方式を発案し、回路規模大幅削減と低消費電力化を図った発明(特願2016-235383:図1、図2)と、Pythonスクリプト言語で学習用データを読み込み、DNN処理機能をFPGAへ自動実装するため、C++変換やRTL回路出力機能をもった回路合成プログラム(図3)を開発しました。本技術を応用すれば、米国NVIDEAやINTEL,Google社などのクラウドサーバを使用する高性能AIチップ技術に比較し、低消費電力で廉価なDNN機能の端末機器組み込み実用化が可能になり、自動運転のセンシングデータ処理,セキュリティ用画像処理、IOT製造物品質の画像自動検査、医療用画像診断等、衛星画像処理、音声認識処理などへ広く適用が可能です。

FG beads

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この研究成果にいち早く着目し、共同研究を通じ技術移転を進め本プログラムと回路発明を株式会社ポコアポコネットワークス*が、ライセンス契約第一号となり6月末にも顧客先企業へDNN技術を実装した製品の納入予定であります。

*〒550-0012 大阪府大阪市西区立売堀2-1-9 日建ビル6F
       株式会社ポコアポコネットワークス リンク先:http://www.poco-apoconw.com/

本技術については、10社以上が各社応用分野に向け、共同研究や学術指導で実用化の取り組みを進めています。