同社によると、FA機器やスマートフォン、自動車に搭載されたコンピューターなどのいわゆる「エッジ」側の計算環境が限られているために、AIの情報処理における動的な環境変化への対応をするためには、学習処理をクラウド上で実行するのが一般的だ。

今回開発したAiiRチップは、同社独自のAIアルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー（DBT）」を搭載。エッジ側の計算環境を高めるのではなく、機械制御に特化して学習するデータを絞ることで、エッジ側でのリアルタイムの学習と予測を可能にした。これにより、クラウドを介することなくスタンドアローンでの自律学習が可能になり、「エッジAI」が実現できる。

AiiRチップの特徴は以下の通り：

• 超軽量動作：チップレベルの計算機で予測だけでなく学習も可能
• 高速データ処理：Raspberry Pi3を用いた検証で予測1～5μ秒、学習50～200μ秒の処理速度を実現
• リアルタイム学習：逐次学習を行うことで環境や個体の「変化」に追従が可能
• スタンドアローン（自律学習）：クラウドと通信することなくエッジ側で学習から予測までの処理が完結