東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻の原田達也教授、日髙雅俊大学院生、木倉悠一郎大学院生、牛久祥孝講師は、市販のパソコンやスマートフォンに標準搭載されているWebブラウザ上で、ディープニューラルネットワーク(DNN)を高速に実行できるソフトウェアフレームワーク「WebDNN」を開発したことを発表した。

 DNNは近年急速に発展を遂げている人工知能の一形態で、画像や音声の認識や生成に有効な手法といわれる。しかしながら計算負荷が高く、Webサービスに組み込むにはサービス提供者側がユーザ数に応じた大量の計算機を用意するか、ユーザの端末に専用アプリケーションをインストールする必要があり、気軽に試すことは難しいものだった。

 これらの問題を解決する手段として、Webページ中にDNNの処理を行うソフトウェアを組み込むというアイデアが以前より提案されており、本研究ではこれを実現した形。DNN内の冗長な計算を除去する技術とWebの最新規格を活用して端末の能力を最大限引き出す技術を開発し、Webサービスに容易に組み込めるシステムとして提供した。

 WebDNNを搭載したWebサービスでは、ユーザがこれをWebブラウザで開くだけで、端末上でDNNを高速に実行できるという。実験では、画像認識処理において従来の約50倍の実行速度を達成した。
このシステムは、画像生成等の人工知能研究の最新の成果を誰でも容易に試せるようにする基盤として有用であり、さまざまなデモンストレーションやアプリケーションへの応用が期待されるとしている。

論文情報:【Proceedings of the 2017 ACM on Multimedia Conference】WebDNN: Fastest DNN Execution Framework on Web Browser

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