東京大学,科学技術振興機構（ＪＳＴ）

令和５年６月９日

東京大学
科学技術振興機構（ＪＳＴ）

音声コマンド認識ＡＩの電力を３桁削減、
新方式ＡＩプロセッサーを開発

～乾電池１本で２年以上連続動作、ドローンやロボットへの応用に期待～

ポイント

東京大学 大学院工学系研究科の小菅 敦丈 講師、澄川 玲維 大学院生、濱田 基嗣 特任教授、黒田 忠広 教授らによる研究グループは、ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業の助成のもと、３５種の音声コマンド認識ＡＩを題材に、既存のＡＩプロセッサーと比較し３桁以上低電力化できる新方式の布線論理型ＡＩプロセッサーを開発しました。

音声コマンド認識ＡＩは新たなマシンインターフェースとして急速に発展しています。一方で、認識可能なコマンド数が増えＡＩモデルが複雑化するほど、消費電力が急増するという課題がありました。これは、深層ニューラルネットワークの処理量が飛躍的に増えてしまうためです。識別可能なコマンド数が４種程度であれば０．１ミリワット未満での推論が可能な一方、コマンド数が３５種にもなると３９０ミリワット程度の電力が必要となっていました。

本研究では低電力化のため、人の大脳をまねた布線論理型の新規ＡＩプロセッサーを開発しました。省ニューロン省シナプスなアルゴリズム技術と、省面積回路実装技術を新たに開発し、１チップで１６層の深層ニューラルネットワークを布線論理型ＡＩプロセッサーで実装することに成功しました。これにより、消費電力の大きかったメモリーとの通信を完全になくし、１５２．８マイクロワットでの推論を実現しました。この新規ＡＩプロセッサーは、３５種の音声コマンドを識別可能なＡＩを、乾電池１本で２．２年にわたり連続動作させることが可能です。今後は、スマートフォン、ドローン、自動車内エンタメ機器制御、ＡＲ／ＶＲ機器への応用が期待されます。

本研究成果は、２０２３年６月９日（日本時間）に国際会議「２０２３ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ ＶＬＳＩ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ」で発行される「Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｄｉｇｅｓｔ」に掲載されました。

本研究成果は、主として、以下の事業・研究領域・研究課題によって得られました。

ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業 個人型研究（さきがけ）

研究領域 「情報担体とその集積のための材料・デバイス・システム」（研究総括：若林 整 東京工業大学 工学院 教授）
研究課題 「デバイス・システム協調による超低電圧布線論理型ＡＩプロセッサ」
研究代表者 小菅 敦丈（東京大学 大学院工学系研究科 講師）

＜プレスリリース資料＞

＜論文タイトル＞

“A 183.4nJ/inference 152.8µW Single-Chip Fully Synthesizable Wired-Logic DNN Processor for Always-On 35 Voice Commands Recognition Application”
ＤＯＩ：10.23919/VLSITechnologyandCir57934.2023.10185297

＜お問い合わせ先＞

（英文）“A 183.4nJ/inference 152.8μW Single-Chip Fully Synthesizable Wired-Logic DNN Processor for Always-On 35 Voice Commands Recognition Application”

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