深層学習による機械設備の異常検知を研究している岐阜大学の速水・田村研究室。モノづくりの現場から採取した大量のデータを、GPUやクラウドといった高性能な演算リソースを活用して日々解析をしている。彼らがエッジデバイスとして着目したのは、ソニーのIoT向けボードコンピュータ「SPRESENSE™」だ。本記事では、研究室が取り組んでいる高度な研究概要をはじめ、速水教授が特に注力する次世代の技術者の育成方法、さらには、そんな彼らを唸らせたSpresenseの魅力に迫ってみた。
100社あれば100通りのカスタマイズ要求が生まれるIoTビジネスの時代をリードするため、技術のソニーが掲げた戦略は、オープンコミュニティの最大活用。これまでに培った技術力を集約し、人工衛星などの極地環境にも対応できるIoT向けボードコンピュータ「SPRESENSE™」をリリース。ソフト/ハード/開発環境のすべてを備えたオープンプラットフォームでコミュニティを構築し、世界中の技術者を魅了し製品を昇華させる。これまでにない、まったく新しい形でIoTを成功へと導く、ソニーの掲げた新戦略に迫る。
マルチコア・プログラミングのファースト・ステップ、開発環境を構築から始めましょう。「開発環境SPRESENSE SDKのインストール」「アプリケーションの実行」「デバッガの準備」「実行中のASMP構成の全コアの状態を見る」方法を紹介いたします。
身の回りにある組み込みシステムは、複数のタスク（機能ブロック）の繋ぎ合わせにより実現されています。統合されているタスクには、画像解析、通信管理、組み込みAIによるデータの分析など、さまざまな物があります。今回の初心者講座は、複数のタスクを連携させる「マルチタスクの設計」方法と、タスクとタスクを結ぶために情報を交換するための領域「リソース」の管理方法について、ソニーのSPRESENSEを例として紹介します。
産業分野をはじめ様々なビジネスを牽引するIoT機器の開発では、限られたリソースを最大限に活用するため、CPU、マルチコアに関する知識が不可欠です。APS初心者講座「マルチコア編」の第1回では、そうした産業製品開発に欠かせない「マルチコアとは」をわかりやすく解説します。
APS学習ボード（SPRESENSE Extension Board用）は、ソニーセミコンダクタソリューションズ社製のIoT向けボードコンピュータ「SPRESENSE™」の提供する、カメラ撮影機能、LCDディスプレイ表示機能、録音機能、入出力制御機能などを簡単にお試しいただくことのできる学習ボードです。
CPUやDSPに比べて圧倒的なコア数を有する「GPU」。このGPUの性能を日々進化させることにより、クラウドからエッジまで、世界中のシステムに革新を起こしてきた「NVIDIA」。そして、2018年12月に発売された、組み込みシステムにAIを統合するためのプラットフォーム「NVIDIA Jetson AGX Xavier」。IoT×AIが始まる今だからこそ、NVIDIAが考えるAIの在り方は大きな羅針盤になる。ブームだけではない、本質的なAIをテーマに、豊富な事例を交えながら最新情報と将来的な展望をNVIDIAに聞いた。
AIの推論に適したデバイスとして注目を集めるFPGA。ニューラルネットワークモデルを自在に構成・変更でき、高スループット*、低レイテンシ**、高エネルギー効率***などのメリットが評価される中、FPGAの大手ベンダーであるザイリンクスは学習済みのニューラルネットワークを円滑に実装できるソリューションを提供している。ここではAIを中心に取り組みや強みを聞いた。
ディープラーニング専業のスタートアップ企業、LeapMind。DNN（Deep Neural Network）のサイズを圧縮する1ビット量子化の技術と、FPGA回路設計技術を武器に、組み込みAI市場へ切り込む。同社は、学習データ作成支援サービスやクラウドベースのDNNモデル構築環境などを、コンサルティング付きで顧客に提供する。さらに、モデル構築環境は、オープンソースとして公開。米国Intel社のAI Builders Programのメンバーであり、同社のCyclone® V SoC FPGAを採用している。ここでは、LeapMindとIntelに、組み込みAIの展望や製品の概要と、両社の協業の内容について話を聞いた。
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