IoTデバイスでエッジAIを普及させる秘策とは?
Photo by Jorge Ramirez 

IoTデバイスでエッジAIを普及させる秘策とは?

GoogleのTensorFlow Microチームの元技術リーダーで、Googleが買収した深層学習技術のスタートアップJetpacの創業者のPete Wardenは、彼が創業した新しいスタートアップUseful Sensorsがステルスを脱したことを明らかにした。

GoogleのTensorFlow Microチームの元技術リーダーで、Googleが買収した深層学習技術のスタートアップJetpacの創業者のPete Wardenは、彼が創業した新しいスタートアップUseful Sensorsがステルスを脱したことを明らかにした。

「TinyML」ムーブメントの創始者の一人として広く知られているエンジニアのWardenは、最近Googleを辞め、AI対応のセンサーモジュールを開発するスタートアップを立ち上げた。TinyMLとは、リソースに制約のある環境、典型的にはマイクロコントローラで動作するAIや機械学習(ML)のことを指す。大半のMLは、推論であろうとデータセンター側の計算機の力を借りている。TinyMLはある種、究極のエッジコンピューティングと言えるだろう。

エッジの逆襲 ポストモバイル時代が視る夢はなにか
5G以降は、計算処理をクラウドに依存するのではなく、デバイスとマイクロデータセンターが分散協調するエッジコンピューティングへの移行が起きる。センサーが生成する大量のデータを処理するためには、水道のように安価な機械学習が必要となる。

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