AI研究のトップランナーが語る、エッジAIの最前線と最新の深層学習モデル

　データが新しい価値を生み出せる場所である「エッジ」は、デジタルトランスフォーメーション（DX）などのデジタル変革の起点となっている。実際、75％を超える企業データが、2025年までにデータセンターやクラウドの外で生成されると予測されており、今後は鮮度の高いデータをリアルタイムに処理する必要性が高まるとみられる。

　そこで重要になるのが、プライベート／パブリッククラウドとの連携であり、これを実現する鍵となるのがAIである。エッジ側でAIを活用する場合、学習モデルのコンパクト化が求められる。これを実現する最新の共同学習モデルとなるのが、知識蒸留と相互学習を組み合わせた「知識転移グラフ」によるアプローチであり、小さなモデルで高い精度を実現できるという。

　本コンテンツでは、AIの最前線に立つトップランナーが、学習と推論にとどまらないAIライフサイクル自体の最適化という半歩先の未来のエッジAI技術や最新のディープラーニング手法について解説している、現在のAIに関する最先端技術の研究とその活用を知る貴重な内容となっている。