「深層学習」１つのチップで　東芝、省電力で処理

東芝は人工知能（ＡＩ）の先端技術「深層学習（ディープラーニング）」を実行できる半導体チップを開
発した。人間の脳の神経細胞やその結合の機能をまね、１つのチップ上で膨大なデータを少ない消費電力
で学習できる。チップを監視カメラや自動運転車などに組み込めば、現場の情報から深層学習ができるよ
うになる。不審者や歩行者をいち早く発見したり、道路状況に応じて危険を回避したりするのに使える。
実用化は数年後になる見通し。

深層学習では大量のデータを使うため、１つの半導体チップでは処理しきれず、複数の高性能コンピュー
ターを使う必要がある。並列処理で大量のデータを計算できる画像処理用半導体のＧＰＵを使う手法もあ
るが、自動車やカメラなどの機器に組み込むのは難しい。

開発した半導体は従来の大規模集積回路（ＬＳＩ）のようにＣＰＵ（中央演算処理装置）と記憶装置など
を別々に作って配線するのではなく、演算と記憶を兼ね備えた脳の神経細胞に相当する回路を多数作る。
データの特徴を見つけて学習する際に、連続したアナログ信号として処理する。個々の回路は複雑な計算
ができないが、チップ全体では脳の神経回路のように情報を処理できる。

計算の精度は電気信号を「０」「１」のデジタルで処理する現在の半導体よりも劣る。大量のデータを処
理して学習することで、結果にはほとんど差は出ないという。

東芝は新技術を使って、約３万２千個の回路を持つ縦横1.9ミリメートルの半導体チップを試作した。
１ワットで１秒間に48.5兆回の演算ができる。

脳の仕組みをまねた半導体の回路は理論上、従来のプロセッサーに比べ消費電力を従来の数千分の１以下
に抑えられる。米ＩＢＭなどが2014年に脳型チップを発表した。方式は違うが、東芝はさらに消費電力
を抑えられるとみている。（以上、ソースより抜粋）

http://www.nikkei.com/article/DGXLZO09215870W6A101C1...

返信する

東芝は粉飾や原子炉子会社の件で禄でもなかったがこれは自動運転向けで将来性あるな、買いやな

返信する

▼深層学習（ディープラーニング）

学習を繰り返して画像や音声などの特徴を見つける「機械学習」の一手法。情報をやりとりする神経細胞（ニューロン）
が多層構造になった人間の脳をまねた。1980年代に流行したニューラルネットワーク（神経回路網）を発展させた。
人工の神経細胞が集まった層がニューラルネットよりも多く深いことから「深層（ディープ）」と呼ばれる。

学習の仕方を教えなくても、人工知能（ＡＩ）が自分で特徴を見つける。米グーグルが開発した「アルファ碁」は棋譜を
繰り返し学習することで、世界トップ級の棋士を倒す実力をつけた。

返信する

処理と記憶を同じ回路でこなすメムコンピューター

返信する