その先に見えてくるのが、自律的に動作する多様な機械の市場である。家庭向けの家事ロボット、工場内の協働ロボットや無人搬送車、屋外では無人の宅配自動車や自動で作業ができる建設機械などだ。例えばPFN(Preferred Networks)が2020年代の実用化を目指す家事ロボットは、現状のデモでは無線でつないだGPU搭載のサーバー機でAIの処理を実行している(関連記事)。この処理を電池で動作するロボット内で完結するためには、現在のチップと比べて、消費電力当たりの性能をさらに高める必要がありそうだ。先述のPFNのAIチップは、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託を受け「超低消費電力深層学習プロセッサーおよびソフトウェア層の研究開発」との名目で理化学研究所と共同開発してきた成果であり、その知見をエッジ側にも生かす可能性はある(関連資料)。

家庭用ロボットにもAIチップ
Preferred Networksが2018年10月に公開した家庭用のお片づけロボットのデモでは、AIの処理は無線LANで接続したGPU搭載サーバー機で実行していた。(2018年10月の「CEATEC JAPAN 2018」で撮影)
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