東芝と理化学研究所（理研）は、学習済みの人工知能（ＡＩ）の性能をできるだけ落とさず演算量が異なるさまざまなシステムに展開できる学習方法であるスケーラブルＡＩを開発した。画像からの被写体分類に同技術を用いたところ、演算量を４分の１にした場合でも平均分類精度の低下を従来比１・８ポイント改善の２・１％に抑制。世界トップ級の分類性能を達成したという。

ＡＩエンジンは通常、適用するシステムやサービスに応じてＡＩのモデルサイズなどを担当者が試行錯誤しながら設計・開発する。

今回開発した新技術の導入により、例えば、大規模で高性能な人物検出ＡＩを一度学習すれば、スマートフォンや監視カメラ、無人搬送車といった適用環境ごとの試行錯誤が不要になる。異なる適用先に対し、ＡＩエンジンを共通化することも可能。ＡＩエンジンの開発に必要なリードタイムの削減や管理の効率化が見込める。

同技術は、革新的な次世代ＡＩ基盤技術の研究開発成果の実用化を加速するため、２０１７年４月に設立した「理研ＡＩＰ―東芝連携センター」の成果。東芝と理研は同技術の詳細を２６日まで開催中の国際会議「ＩＪＣＡＩ２０２１」で発表する。