判定精度99.75％の外観検査システム、その開発を加速させた高性能AIサーバとは

　1885年に創業した非鉄金属メーカーのフジクラ。同社は2015年にディープラーニングの研究を開始し、2017年にはAIの事業化を目的とした組織を設立した。最初に目指したのが、ファイバレーザの主要部品であるレーザダイオード用ウエハ外観検査システムのAI化だ。それまでは1つ1つ目視で検査していたが、技術者への負担が大きく、判定精度は95％程度が限界だったという。

　ウエハ上の微細な傷や欠陥を検出するには、高精細な画像を使った学習が必要となる。しかし、GPUを1基しか搭載していない通常のコンピュータでは演算性能が足りず、ディープラーニングの学習に多大な時間がかかるという課題があった。そこで同社はGPUを8基搭載したAIサーバを導入して学習をスピードアップ。翌年にはもう1台導入し、開発を大幅に加速させた。

　2018年には外観検査システムが完成。実際の製造ラインでの運用を開始したところ、熟練技術者を上回る99.75％という極めて高い判定精度を実現。その後も上位モデルのAIサーバを導入するなど、AI開発をさらに加速させている。同社はどのようにAIサーバを活用し、開発を進めたのか。本資料ではその取り組みに迫る。