e-AIとは?

バークレーが開発したCaffeや、Googleの開発したTensorFlowといったフレームワークを利用することにより、誰もが比較的容易にAI(Artificial Intelligence)を利用することが可能になりました。 AIの得意分野は使用するアルゴリズムによって様々ですが、碁や画像識別で一躍有名となったAIには、多層のネットワークを積層したDNN(Deep Neural Network)が利用されています。教師データと呼ばれるラベル付きの情報を入力し、出力に現れる推定結果が一致するように学習を行うアルゴリズムで、多層化、および特徴抽出の自動化の技術的ブレークスルーのおかげで飛躍的に推定精度が向上しました。DNNは、学習と推論実行とで必要な計算量に大きな差があり、推論時には少ない計算パワーで実行できることが大きな特徴です。

 

学習

 

この計算パワーの非対称性に着目して、組み込み機器において主に推論実行を行うことに対し、e-AI (embedded-Artificial Intelligence) と名づけました。

 

推論実行

 

この学習済DNNをMCU/MPUに実装するのに有効なツールが、e-AI開発環境です。
PCやサーバ上で行った学習結果をMCU/MPUに実装する際には、以下のような困難があります。

 

  • Python※がサポートされていない。
  • MCU/MPUに適したROM/RAM管理に対応していない。
  • ※多くのAIフレームワークで,記述言語としてPythonを使っていますが、マイコンの制御プログラムはC/C++が主流です。

 

といった課題です。

 

これら課題を解決するのがe-AI開発環境です。e-AI開発環境では、e2 studioの C/C++ プロジェクトに適合する形で、学習済みDNNをMCU/MPUに実装することが可能です。

 

AIと組み込みを繋ぐ e2 Studio「3つのプラグイン」

 

学習済みAIをトランスレータに入力することにより、ネットワーク構造、関数、学習済みパラメータを抽出し、e2 studioのC/C++プロジェクトで使用可能な形に変換いたします。

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