2023-06-09 東京大学,科学技術振興機構
ポイント
- 音声コマンド認識ＡＩの消費電力を３桁削減可能な、布線論理型ＡＩプロセッサーを開発。
- 布線論理型ＡＩプロセッサーの課題は膨大な実装面積。そこで、チップ面積と電力を削減するため新たなアルゴリズムと回路の協調最適化手法を開発し、１６層の深層ニューラルネットワークにおける全てのニューロンとシナプスを１チップに実装。
- 今後は音声コマンド認識に限らず、マシンビジョン、設備点検自動化、ドローン、ＡＲ／ＶＲなど多くのエッジＡＩアプリケーションへの応用に期待。
東京大学 大学院工学系研究科の小菅 敦丈 講師、澄川 玲維 大学院生、濱田 基嗣 特任教授、黒田 忠広 教授らによる研究グループは、ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業の助成のもと、３５種の音声コマンド認識ＡＩを題材に、既存のＡＩプロセッサーと比較し３桁以上低電力化できる新方式の布線論理型ＡＩプロセッサーを開発しました。
音声コマンド認識ＡＩは新たなマシンインターフェースとして急速に発展しています。一方で、認識可能なコマンド数が増えＡＩモデルが複雑化するほど、消費電力が急増するという課題がありました。これは、深層ニューラルネットワークの処理量が飛躍的に増えてしまうためです。識別可能なコマンド数が４種程度であれば０．１ミリワット未満での推論が可能な一方、コマンド数が３５種にもなると３９０ミリワット程度の電力が必要となっていました。
本研究では低電力化のため、人の大脳をまねた布線論理型の新規ＡＩプロセッサーを開発しました。省ニューロン省シナプスなアルゴリズム技術と、省面積回路実装技術を新たに開発し、１チップで１６層の深層ニューラルネットワークを布線論理型ＡＩプロセッサーで実装することに成功しました。これにより、消費電力の大きかったメモリーとの通信を完全になくし、１５２．８マイクロワットでの推論を実現しました。この新規ＡＩプロセッサーは、３５種の音声コマンドを識別可能なＡＩを、乾電池１本で２．２年にわたり連続動作させることが可能です。今後は、スマートフォン、ドローン、自動車内エンタメ機器制御、ＡＲ／ＶＲ機器への応用が期待されます。
本研究成果は、２０２３年６月９日（日本時間）に国際会議「２０２３ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ ＶＬＳＩ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ」で発行される「Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｄｉｇｅｓｔ」に掲載されました。
本研究成果は、主として、以下の事業・研究領域・研究課題によって得られました。
ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業 個人型研究（さきがけ）
研究領域
「情報担体とその集積のための材料・デバイス・システム」（研究総括：若林 整 東京工業大学 工学院 教授）
研究課題
「デバイス・システム協調による超低電圧布線論理型ＡＩプロセッサ」
研究代表者
小菅 敦丈（東京大学 大学院工学系研究科 講師）
＜プレスリリース資料＞
- 本文 ＰＤＦ（６５２ＫＢ）
＜論文タイトル＞
- “A 183.4nJ/inference 152.8µW Single-Chip Fully Synthesizable Wired-Logic DNN Processor for Always-On 35 Voice Commands Recognition Application”
＜お問い合わせ先＞
＜研究に関すること＞
小菅 敦丈（コスゲ アツタケ）
東京大学 大学院工学系研究科 講師
＜ＪＳＴ事業に関すること＞
安藤 裕輔（アンドウ ユウスケ）
科学技術振興機構 戦略研究推進部 グリーンイノベーショングループ
＜報道担当＞
東京大学 大学院工学系研究科 広報室
科学技術振興機構 広報課
