何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その1

  • 2018.06.22
  • AI
何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その1

1.何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その1まとめ

・マイクロコントローラー(MCU)は僅かなメモリと小型CPUを搭載した組み込み機器
・MCUは我々の想像以上に数千億個レベルで世界中で使われている
・MCUは無線やディスプレイなどに比べて消費電力が非常に少ない

2.MCUとは?

Azeemが私にCogx(Artificial Intelligence Conference & Awards)で話をするように頼んだとき、彼は論点を一つにする事を私に望みました。数年前だったら、私の最優先事項はディープラーニングが本当の革命的出来事であり一過性の流行ではない事を人々に説得する事だったのでその話をしていたでしょう。しかし、既に沢山のディープラーニングを使った製品が世に出ている状況ですから答えは出ています。

私は深い見識を持った予言者なので、ほとんどの人がディープラーニングを信じる前から、それが真に価値のある技術である事を知っていました。何故なら自らの手を動かし多くの時間を費やし技術を実践するチャンスがあったからです。

私はディープラーニングの価値に確信を持っていました。なぜなら、私自身の目で、ディープラーニングが様々なアプリケーションへの応用にどれほど効果的かを見ており、唯一の障壁は研究開発からビジネスプロダクトへの展開にかかる時間だと知っていたからです。

ディープラーニングの有用性について話す代わりに、私は、私が確信している別の傾向について話をします。それは大きな影響を与えますが、それほどよく知られていません。機械学習は小型で低消費電力のチップ上で実行できると確信しています。そして、この組み合わせにより、私たちは現在解決策がない膨大な数の問題を解決します。それが私がCogXで話す事です。この投稿は、私がなぜそんなに確信しているかについてより詳しく説明します。

マーケットは断片化しており、厳密な数値を得る事は難しいのですが、今年は400億個を超えるマイクロコントローラ(MCU)が販売される可能性が最も高いと推定されており、それらの製品寿命を考えると現在は数千億個のマイクロコントローラ(MCU)が稼働中でしょう。マイクロコントローラ(MCU)はわずか数キロバイトのRAMと小型CPUを搭載したパッケージであり、民生用、医療用、車搭載用、産業用のデバイスに組み込まれています。

それらは非常に少量のエネルギーを使用するように設計されており、またあらゆる機器に搭載する事が可能なレベルに安く、今年の平均価格は50セントを下回ると予想されています。

MCUは自動車や洗濯機、リモコンなどの古くからある機能を置き換えるために使われていますが、注目を集める事はありません。それらは古いアナログ回路とほとんど変わらない使われ方をしており、精々、プログラム可能なリモコンや雨量によってスピードを変えるワイパー程度しか有効活用されていません。メーカーにとっての最大の利点は電子回路を独自設計しなくとも、標準的なMCUはソフトウェアのプログラミングで異なる要望に対処できるため、製造プロセスを簡易にし安価に製造できる事です。

エネルギーは限界要因です

主電源を必要とするデバイスは多くの壁に直面します。配線がある場所でなくては設置できませんし、配線があっても、工場フロアやオペレーションセンターなどで新しい電源ソケットを確保するのは実用上の理由から難しいかもしれません。部屋の隅に何かを置く事は、電源コードを配線する事、もしくはLANケーブルを用いて給電する等の代替手段を考えねばなりません。電圧を変換するために必要な電子回路は効果でありエネルギー効率が悪いです。携帯電話やノートパソコンなどのポータブル機器さえ頻繁に充電しなければなりません。

ほぼ全ての優れた製品が必要とする聖杯は、どこにでも展開可能であり、ドッキングやバッテリー交換などのメンテナンスが不要でなければなりません。これを達成するための最大の障壁は、ほとんどの電子システムが沢山のエネルギーを消費している事です。以下は、スマートフォンのエネルギー消費量からの数字に基づいた一般的な部品がどの程度電力を消費するか目安の数字です。

・ディスプレイは400ミリワットを使用することがあります。
・アクティブセルラジオは800ミリワットを使用することがあります。
・Bluetoothは100ミリワットを使用することがあります。
・加速度計は21ミリワットです。
・ジャイロスコープは130ミリワットです。
・GPSは176ミリワットです。

マイクロコントローラ自体は1ミリワットまたはそれ以下の電力しか使用しないかもしれませんが、周辺機器にはさらに多くの電力が必要になります。ボタン電池は2,500ジュールのエネルギーを提供しますが、1ミリワットで描画するものでも約1ヵ月しか使用できません。もちろん、現在のほとんどの製品では、常時稼働するのではなくスリープを使用してエネルギーを節約しつつ稼働していますが、それでも電力はシビアな問題であることがわかります。

CPUとセンサーはほとんど電力を使用しません。無線やディスプレイが多く使用します。

CPUとセンサーの消費電力は、上記に比べて非常に少なく、消費電力をマイクロワット(ミリは0.001、マイクロは0.000001)の範囲に押さえる事ができます。(例えば、クアルコムのGlance vision chip、energy-harvesting CCDs, microphones なども数百マイクロワットレベルです)しかし、ディスプレイや特に無線は消費電力が非常に高く、低消費電力の無線やBluetoothの場合でも、アクティブ時に数十ミリワットを消費します。

データを物理的に動かす事は、多くのエネルギーを必要とするようです。特定の操作にかかるエネルギーは、ビット(つまりデータ)をどれだけ遠くに送る必要があるかに比例する法則があるようです。CPUとセンサーがやりとりする情報は数ミリメートルの範囲で、安価であり、無線は数メーターもしくはそれ以上送信し、高価です。

技術が全体的に向上しても、この関係は根本的に変化するとは思われません。実際、コンピューティングの消費量を減らす機会が増えているため、コンピューティングとラジオの間の相対的なギャップがさらに広がると私は期待しています。

私たちは多くのセンサデータを収集していますが利用できていません

数年前、私はマイクロ衛星から送信されてくる映像の受信に取り組んでいるエンジニアと話をした事があります。彼らが抱えている問題は、彼等の使っているカメラは高画質なHDビデオを撮影する能力があるにもかかわらず、撮影した結果を保存するための衛星のメモリはごくわずかな事でした。回線容量も限られているため、数時間毎に制限されたサイズの映像を地球のベースステーションに送るのが精いっぱいでした。

私は、センサーが配備されているほとんどの場所で同じ問題に直面していることに気付きました。ホームカメラでさえ、無線LANとブロードバンド接続の帯域幅によって制限されます。私のお気に入りの例は、12月のプロバイダの使用料金が他の月より劇的に高い友人でした。彼がその原因を掘り下げたとき、彼がクリスマスのイルミネーションを点滅させたため、ビデオの一コマ一コマの内容が大きくかわりビデオの圧縮率が劇的に低下し、大きく帯域を使用してしまったためでした!

さらに多くの例があります。ウェアラブル端末や携帯電話の加速度計はすべて、デバイスの起動や基本的な万歩計用としてのみ使用され、より洗練された興味深い動きの検出には使われません。

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何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その2に続く

3.何故、機械学習の未来はちっぽけなのか?その1関連リンク

1)petewarden.com
Why the Future of Machine Learning is Tiny

2)cogx.co
CogX

3)embedded.com
The shape of the MCU market