同社はアーム・テックコン (Arm TechCon) に出展し、自律学習を含む最新の人工知能を実演する予定である。

カリフォルニア州ウェストレイクビレッジ発 , Oct. 16, 2018 (GLOBE NEWSWIRE) -- 画期的な新しいプラットフォームを使用してモバイルおよびエッジデバイスに機械学習を提供することに特化しているエタ・コンピュート (Eta Compute Inc.) は本日、自律学習機能を搭載した最新の機械学習SoC (システム・オン・ア・チップ) の発売を発表した。テンサイ (TENSAI®) と名付けられたこの画期的な製品は、画像分類、キーワード識別、ウェイクアップワード検出を実行し、超低電力埋め込み型ソリューションの基準を再定義する。

グーグル (Google) のテンサーフロー (TensorFlow) 担当技術リードであるピート・ウォーデン (Pete Warden) は次のように述べている。「超小型で安価のバッテリ駆動チップの機械学習が到来し、驚くべき新しい用途への扉が開きます。」

テンサイ・チップには、エタ・コンピュートの遅延に敏感でない第3世代のロジックが含まれているため、製品を低電源電圧で確実に動作させることができ、消費電力を最低限に抑えられる。

このSoCの他の特長は次のとおりである。

  • エタ・コンピュート独自のスパイク型ニューラルネットワーク (SNN) およびCNN用カーネルは、動作を最小限に抑え、消費電力を削減する。
  • 故障モードが不明であるか、またはデータを取得するのが困難なシステムにおける異常検出の広範な領域での進歩を可能にする、ラベルのないデータで分類が発生する音声、画像、およびその他のデータの自律学習
  • 画像1つあたりの消費量がほんの0.4mJの画像分類アプリケーションで、最近公表された結果よりも30倍の電力削減を実現
  • 電力消費量が分類中は500uA、または消音中は50uAの常時オンのウェイクアップワードの用途により、ウェアラブルおよびバッテリ駆動の家電製品の厳しい要件を満たす

エタ・コンピュートのCTOであるナラ・スリニヴァサ博士 (Nara Srinivasa Ph.D.) は次のように述べている。「当社の特許取得済みのハードウェアアーキテクチャ (「ダイアル: DIAL™」) は、数百マイクロワットで機械学習の推論を行うために、CNNとSNNの両方をベースにした完全にカスタマイズ可能なアルゴリズムを組み合わせています。これらは、スマートスピーカーやオブジェクト検出プラットフォームなどの製品に組み込んでネットワークエッジに機械知能を提供するために、お客様で試用中です。」

プロセッサは人気のテンサーフロー (TensorFlow®) またはカフェ (Caffe®) ソフトウェアを使用してトレーニングが可能で、エタ・コンピュートのカスタムカーネルがトレーニング済みモデルをさらに最適化する。テンサイでは、緊密に統合されたDSPプロセッサとマイクロコントローラアーキテクチャを使用して、埋め込み型機械知能の電力を大幅に削減する。このソリューションは、モバイル機器、ウェアラブル、工業用センシング、カメラ市場のように電力が厳しい制約となるオーディオ、ビデオ、および信号処理の幅広い用途をサポートする。

さらに、ラベル付けが容易なデータが不足しているか使用できない実用的シナリオでは、同社の自律学習アルゴリズムにより、この制限にもかかわらず実行可能なインテリジェンスを抽出することができる。このことにより、エタ・コンピュートのソリューションは、遠隔環境でエネルギーを収集するデバイスのインテリジェンスを含む、広範囲を対象としている。

機械学習機能搭載のエタ・コンピュートのSoCは現在試用中であり、2019年第1四半期に大量生産が見込まれている。

エタ・コンピュートについて
エタ・コンピュート (Eta Compute Inc.) は、ネットワークエッジでインテリジェントデバイスが普及すると、プライバシーやセキュリティを犠牲にせずに日常生活の安全性、健康、快適さ、便利さを向上させられるというビジョンを中心に創業された。最近ローンチされたDIAL™テクノロジーは電力消費が世界最小の埋め込み型コンピューティングプラットフォームで、ポータブルデバイスでイベントドリブンのニューロモーフィック学習と機械インテリジェンスをサポートするために必然的とも言えるアーキテクチャである。詳しくは、EtaCompute.comを閲覧するか、同社のメールアドレス (info@etacompute.com) まで問い合わせされたい。

問い合わせ先
コリドー・コミュニケーションズ (Corridor Communications, Inc.)
フィリス・グラボット (Phyllis Grabot)
805.341.7269 / phyllis@corridorcomms.com

本発表に付随する写真は、以下から入手可能である。 http://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/24ad2eeb-4dfc-4d04-80ef-e0b5cbd014c9