機器制御向けの機械学習の手法を開発するエイシング(本社東京)は、クラウドを介さずに機器(エッジ)側で自律学習するための専用マイコンボード「AiiR(エアー)チップ」を2019年1月23日に発表した(図1)。自動車や生産設備などの機器に組み込み、搭載機器側でリアルタイムにデータを学習処理できる。

図1 エイシング独自の機械学習アルゴリズムDBTが動作する専用マイコンボード「AiiR(エアー)チップ」
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 AiiRチップは、同社独自の機械学習アルゴリズム「ディープ・バイナリー・ツリー(DBT)」を組み込んだマイコンボード()。DBTは学習モデル(予測モデル)を二分木(バイナリー・ツリー)構造で保持するエイシング独自の機械学習アルゴリズムで、学習が進むと必要な深さに二分木が成長し深層化する。

表 「ディープ・バイナリー・ツリー(DBT)」の利点
(エイシングの資料を基に日経ものづくりが作成)
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バイナリー・ツリー 木構造で、ノード(分岐点)で2つに分かれるデータ構造のこと。

 入力可能なデータの種別数が少ないため画像などの処理は苦手だが、機器の制御に使う角度や速度といった軽量なデータを用いた学習に向く。学習処理が軽いため、少ないメモリーで動作するなど組み込み機器に向いているとともに、一定の計算時間で処理でき、学習パラメーターの調整が不要など使い勝手も良い。出来上がった学習モデルを人間が後で解釈可能といった利点もある。

 今回、このDBTのソフトウエアをマイコンボードに搭載してパッケージ化。機器に組み込んですぐにDBTを使えるようにした。ユーザーのエッジ側機器でDBTを動作させるための調整や準備を不要にして利便性を高めたという。

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