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XnorはAIを太陽光発電チップに収まるサイズに縮小し、エッジに大きなフロンティアを開拓

XnorはAIを太陽光発電チップに収まるサイズに縮小し、エッジに大きなフロンティアを開拓
XNORのエンジニアとCEOがチップを手に
Xnor.aiの機械学習エンジニア、ヘッサム・バゲリネザド氏、ハードウェアエンジニア、サマン・ナデリパリジ氏、そして共同創業者のアリ・ファルハディ氏が、太陽光発電AIを搭載したチップを披露した。(GeekWire Photo / アラン・ボイル)

2年半前、研究者が画像認識プログラムを縮小し、キャンディーバーほどの大きさの5ドルのコンピュータに収まるようにしたことは一大ニュースだった。そして今、Xnor.ai が人工知能ソフトウェアを再設計し、太陽光発電のコンピュータチップに収まるようにしたことは、さらに大きなニュースとなっている。

「私たちにとって、これは誰かが電球を発明したのと同じくらい大きな出来事です」と、Xnor.aiの共同創業者であるアリ・ファルハディ氏はシアトルの本社で語った。

キャンディーバーほどの大きさでRaspberry Piで動作するこの装置と同様に、カメラを搭載したチップは、目の前に人が立っているのを検知すると信号を発します。しかし、重要なのはチップ自体ではありません。Xnor.aiがスタンドアロンの太陽光発電ハードウェアとエッジベースのAIを融合させ、「指先で操作できる人工知能」というビジョンを現実のものにする方法を編み出した点です。

「これは製品ではなく、重要な技術マイルストーンです」とファルハディ氏は説明した。

AIソフトウェアのハードウェアと電力要件を縮小することで、潜在的なアプリケーションの範囲が大幅に拡大するはずだとファルハディ氏は述べた。

「私たちの家は、今よりもずっとスマートになることができます。なぜでしょうか？ 今や、こうしたデバイスを家の中にたくさん設置できるからです」と彼は言いました。「カメラである必要はありません。カメラを選んだのは、最も高価なアルゴリズムがこのデバイスで実行できることを示したかったからです。音声認識かもしれませんし、… はるかにスマートな煙探知機になるかもしれません。」

家庭の外では、ファルハディ氏は信号機にAIチップを搭載し、特定の時間帯の交差点の混雑状況を検知して交通の流れを調整するといったことを想像している。AIチップを風船に取り付けたり、森林に散布したりすることで、野生生物の監視や山火事の早期警報システムとして活用することもできるだろう。

風船に搭載されたAIチップ
Xnor社の太陽光発電AIチップは、気球に搭載して空中監視できるほど軽量です。この画像では、背景のランプがチップを際立たせています。(Xnor. ai Photo)

Xnor.aiの戦略・運営担当シニアバイスプレジデント、ソフィー・レブレヒト氏は、このチップは山火事や災害現場に投下して救助が必要な人がいる場所を感知できるほど安価でスマートになる可能性があると述べた。「そうすれば、本当に必要な場合のみ、危険な地域にリソースを投入できます」と彼女は述べた。

この技術の鍵は、必要な電力を削減し、カクテルクラッカーほどの大きさの太陽電池で供給できるようにすることです。そのためには、ハードウェアだけでなくソフトウェアの革新も必要でした。「基本的に多くのことをやり直さなければなりませんでした」と機械学習エンジニアのヘッサム・バゲリネザド氏は語ります。

Xnor.aiのハードウェアエンジニアリング責任者であるサマン・ナデリパリジ氏は、同僚と協力し、わずか2ドルのFPGAチップにソフトウェアを搭載する方法を考案した。ナデリパリジ氏によると、ASICチップに移行することでコストを1ドル以下にまで下げることも可能だという。チップとミニカメラの動作に必要な電力はわずか数ミリワット程度だと、同氏はGeekWireに語った。

「この低消費電力技術があれば、コイン型電池だけで動くデバイスを常時オンにして、毎秒検知し、32年間稼働させることが可能になる」とナデリパリジ氏はニュースリリースで述べた。

つまり、AIチップを電源に接続したり、バッテリーを交換したり、充電したりする必要がなくなります。また、チップはクラウド経由で巨大なデータサーバーと常に通信する必要はなく、スタンドアロンのデバイス上でAIアルゴリズムを実行できるようになります。デバイスがデータを転送する必要がある場合は、低消費電力で長距離の無線接続を介して送信できます。

このエッジ コンピューティング アプローチにより、数十億台になる可能性がある AI 対応デバイスの負担が軽減される可能性があります。

https://www.youtube.com/watch?v=tBUIk7H9GyU

「これらのアルゴリズムをすべて稼働させているデータセンターの二酸化炭素排出量は重要な問題です」とファルハディ氏は述べた。「AIの進歩の速さを考えると、AIアルゴリズムの運用方法を考えなければ、近いうちに壊滅的な問題となるでしょう。エッジユースケース向けのデータセンターやクラウドベースのソリューションは、実際には効率的な方法とは言えません。効率性という面だけでなく、地球に危険な形で悪影響を及ぼしているのです。」

ファルハディ氏は、クラウドベースのAIはエッジベースのAIほど容易に拡張できないと主張する。「街中のあらゆる交差点にカメラやセンサーを設置したと想像してみてください。それだけの帯域幅を処理できるクラウドは存在しません」と彼は言う。「たとえあったとしても、ざっと計算しただけでも、私のビジネスは日の目を見る前に倒産してしまうでしょう。」

エッジ アプローチは、世界中に数十億もの AI バグが存在することによる最大の懸念事項であるデータ プライバシーにも対処します。

「写真がクラウド上に保存されることが分かっているなら、娘の寝室にカメラを設置したくない」とファルハディ氏は語った。

Xnor.ai は数年前にアレン人工知能研究所（AI2）から独立し、Madrona Venture Group、AI2、その他の投資家から数百万ドルの資金援助を受けて、さまざまな商業プロジェクトを強化している。

ファルハディ氏は、Xnor.ai が現在「太陽光発電 AI」と呼んでいる技術が、商業上の新たな領域を切り開くと確信しているが、最初の応用が家庭、路上、あるいは人里離れた場所に現れるかどうかは予測できないという。

「電球が発明された時と全く同じで、これは実に様々な可能性を切り開くでしょう。誰もそれをどう使えばいいのか分からなかったのです」と彼は言った。「技術はすでに存在しており、私たちは具体的な製品を見つけ出すでしょう。」