- TDKのリアルタイムアナログチップはロボティクスやセンサー向けにエッジで学習
- じゃんけんチャレンジで高速学習のデモを実施
- ニューロモルフィックアプローチでセンシングとAIをエッジコンピューティングに融合
多くの人にとって、TDKはオーディオカセットで最もよく知られています。1980年代から1990年代にかけて家庭用録音や個人の音楽コレクションの定番でした。
かつては録音用テープや磁性材料の代名詞でしたが、同社は現在、高度な電子機器やセンサー技術の大手開発企業へと進化しています。
そして今、TDKは北海道大学と共同で、リアルタイム学習が可能な試作アナログリザバーAIチップを開発したと発表しました。
じゃんけん
この技術は人間の小脳を模倣し、時間変動データを高速かつ超低消費電力で処理するため、ロボティクスやヒューマンマシンインターフェースに適しています。
エッジで直接学習し、リザバーコンピューティングにアナログ回路を用いることで、クラウド処理や大規模データセットに依存する従来のディープラーニングモデルとは異なります。
このシリコンは、波動伝播などアナログ信号の自然な物理ダイナミクスを利用し、入力の解釈や出力生成を最小限の電力で効率的に行います。
TDKは、この試作チップのリアルタイム学習能力により、変化するデータストリームに迅速に適応できるため、ウェアラブルデバイス、自律システム、IoTハードウェアなど即時フィードバックが求められる用途に最適だと述べています。
同社は、この試作チップを日本で開催される次回のCEATEC 2025で発表予定で、デモ機は加速度センサーで手の動きを追跡し、プレイヤーが手を出す前に勝つ手を予測して、来場者とじゃんけん対決を行います。
「じゃんけんでは指の動きに個人差があり、次に何を出すかを正確に判断するには、その個人差をリアルタイムで学習する必要があります」とTDKは説明しています。
「このデモ機はユーザーの手に装着し、指の動きを加速度センサーで計測し、じゃんけんで何を出すかという単純なタスクをアナログリザバーAIチップ上でリアルタイムかつ高速に処理することで、ユーザーは『絶対に勝てないじゃんけん』を体験できます。」
同社は、この試作チップのデモが「リザバーコンピューティングへの理解を広げ」、エッジAI用途向けリザバーコンピューティングデバイスの商用化加速につながることを期待しています。
この新設計は、スピントロニクスを用いて大脳を模倣しようとしたTDKの過去のニューロモルフィックデバイス研究を基盤としています。
重い計算処理を担うのではなく、このアナログリザバーAIは時系列データの迅速かつ低消費電力な処理に特化しており、エッジでのセンシングや制御に最適です。
TDKは、北海道大学との連携を拡大し、その成果をセンサーシステム事業やTDK SensEIブランドに応用する計画です。
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