Edge AIにおけるMetaFormerのFPGA実装について
ディープラーニングの発展により組み込みシステムをはじめとした「エッジAI」市場が拡大している。エッジAIでは限られた計算資源の上で大量の演算を処理する必要があり、データ構造・アーキテクチャが研究開発されている。
本講演では、講演者が代表を務めるTokyo Artisan Intelligence株式会社で取り組んだエッジAIの実装事例を紹介し、高認識精度の重要性について述べる。次に, より高精度な画像認識AIモデルであるVision Transformerの軽量化バージョンであるMetaFormerをFPGA上に実現した軽量化手法・アーキテクチャに関する研究成果を紹介する。
- AI
Speaker
（大）東北大学 教授 /
Tokyo Artisan Intelligence（株） CEO
中原 啓貴
2007年 九州工業大学 博士後期課程 早期修了、博士(情報工学)取得。同年、九州工業大学 産学官連携研究員、2011年 鹿児島大学 助教、2014年 愛媛大学 講師、 2016年 東京工業大学 准教授。 2020年Tokyo Artisan Intelligenceを起業、 CEO(大学教員と兼任)。2023年 東北大学 未踏スケールデータアナリティクスセンター 教授。 その間、2012年 英国オックスフォード大、2019年 英国インペリアルカレッジ大に研究員として滞在。 AIと半導体チップの研究開発及び社会実装を通じて大学教員の新しいキャリアビジョンの開拓に取り組む。
問い合わせ情報
- 企業/部署Tokyo Artisan Intelligence株式会社 AI事業部
- 住所〒222-0033 神奈川県横浜市港北区新横浜2-5-1 日総第13ビル 8階
- TEL03-4570-2214
- メールアドレスsatou.mayu@tokyo-ai.co.jp
- URLhttps://tokyo-ai.co.jp/