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世界初汎用認識チップ ＳＬＩＤのご紹介 ＳＬＩＤ Ｓｅａｒｃｈ-Ｌｅｓｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ ＳＬＩＤは汎用認識チップに進化中 株式会社エイ・オー・テクノロジーズ 誕生から６５年経ちますが 現在の汎用コンピュータの認識レベルは ようやく赤ちゃんレベルです。 認識とは人間の五官からの刺激（＝パターン信号）を脳の中でパターン照合し、 概念（＝言葉）に当てはめること（パターン認識≒パターンマッチ）です。 社会 １９４６年 ＥＮＡＩＣ 経済 物体 言語 聴覚 嗅覚 人物 視覚 味覚 なぜ！ 触覚 ６５年で１、２歳？ 世界中の多くの研究者が様々な考えでこの『永年の課題を研究中』ですが、そ の『共通原因は単純』なところにありました。 現在のコンピュータはノイマン型コンピュータの宿命によるバスボトルネックによ り、記憶された大量の情報の中から特定の情報を高速で探し出すことが苦手なた め、パターン認識（≒パターンマッチ）が高速化出来ないためです。 パターン認識・・・・・・人間の脳にとっては非常に当たり前な過程でありながら、コ ンピュータで実現するには精度・速度どちらの面についても困難を伴う・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・・wikipedia。 ハードウエアによるパターンマッチ は高速で確実であるが実現困難 専用ＬＳＩ・外部回路 ソフトウエアによるパターンマッチ は速度が遅く不確実 ソフトウエアアルゴリズム 最大の原因 開発負担が大きく装置が複雑・大型化する 非ノイマン型デバイスＳＬＩＤによる超高速なハードウエ アパターンマッチは『あらゆる認識問題』を共通に解決で きるので、認識技術を飛躍的に進化革新いたします。 汎用認識チップ登場 ＣＰＵは万能の情報処理能力を持ち飛躍的に進化しましたが！ ＤＳＰ：数値演算処理チップ ＧＰＵ：グラフィック処理チップ 情報を探し出す処理 （検索・照合・認識） ノイマン型コンピュータ 技術の延長ではバスボ トルネックが原因となり 進化出来なかった 最後の切り札 メモリベースアーキテク チャによるＳＬＩＤはバスボト ルネックがないので、情報を 探し出す処理（検索・照合・ 認識）が得意、あらゆる認識 に不可欠なパターンマッチ が実現できる、従来技術と の親和性が良い。 ＳＬＩＤは 汎用認識チップ ＣＰＵとＳＬＩＤのコラボレーションにより 認識技術は飛躍的に進化し、コンピュータは 賢くパワフルに変身いたします。 メモリベースアーキテクチャデバイスＳＬＩＤは、記憶された データの中から、入力された問い合わせパターンにマッチする パターンを探すことなくダイレクトに超高速で検出いたします。 （ＳＬＩＤ Ｓｅａｒｃｈ‐Ｌｅｓｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ） 一次元情報パターンマッチの例 ＳＬＩＤデータ 問合せパターン 二次元情報パターンマッチの例 統計確率上、少ない サンプルンポイントで も複雑なパターンを 確実に見つけ出すこ とが可能です ＳＬＩＤデータ 問合せ パターン ＳＬＩＤは配列が定義された『あらゆる情報共通』に利用するこ とが可能で、専用ＬＳＩや外部回路、その他複雑なソフトウエアア ルゴリズムが一切不要にできるので開発費用・期間の削減と、 装置の小型化、省エネ化、低コスト化を図ります。 強力な立体視パターンマッチ 人間らしく認識するために 立体視は不可欠です しかしながら現在の技術では、左右別々に 映る画像の物体をリアルタイムで確実に同一 の物体と認識するのは困難を伴い装置が大型 化します。 どこだ！ どこだ！ どこだ！ 高速で確実なＲ／Ｌ画像パターンマッチが実現でき ればコンピュータは人間のようにリアルタイムで奥行 や形状などの空間認識が可能になりロボットの自動 走行や自動車の安全運転に不可欠な技術が小型軽 量低コストで実現可能になります。 強力な排他パターンマッチ 白エリア 強力なエッ ジグリップ 物体 白 白 エッジ エリア 「白」と「白」の隣接点は物体の『エッジ』 排他パターンマッチは鷲が一瞬のうちに獲物を捕 獲するように物体のエッジを少数のサンプリングポイ ントで確実にグリップし、狙った物体を逃がしません。 いくつかのサンプリングポイントで物体のエ リアを指定しその周辺を排他マッチすること で、狙った（指定した）対象物の色と形状の 物体を検出（グリップ）し、それ以外の物体を 排他（除外）します。 排他パターンマッチの応用例 賢い 録画機 問い合わせ データ例 明日 誕生日 このシーン ですね！ 検索 全てのシーンの字幕をリアルタイムで読み取りしておけば、 思い出のシーンを意のままに呼び出し可能になります。 容易な動体検出 宝の山はどこにある 無限の可能性を秘めたウエブマイニング 難しいソフトは要りません、放送やウエブ情報から誰でも手軽に複 雑な形状の物体や動きのある物体、特定の物体を 探しを自動化することが出来る時代がやってきます。 排他パターンマッチは無限の用途と可能性があります。 顔認識パターンマッチ 排他パターンマッチや立体視は 顔の認識にも効果的です 白 白 白 白 白に近い色を含めた「あいまい排他マッチング」により高速 でシンプルな眼の検出が可能になります。 僅か１０ポイント程度のマッチングポイントで、どの色の虹 彩でも眼の位置を瞬時に検出可能、眼の位置の「あたり」 が付けば顔認識は単純になります。 さらに立体視することにより眼、鼻、口の形状認識も極め て単純になります。 音声パターンマッチ 音素データ SLID add max max max max max max max max max max max max 母音 add min min min min min min min min min min min min add max max max max max max max max max max max max add add add min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ 母音 add max max max max max max max max max max max max add min min min min min min min min min min min min add max max max max max max max max max max max max 子音 出力された音素列と辞書 データとのパターンマッチ add add add min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ min ・・・・・ 子音 add max max max max max max max max max max max max add add add add add add add add min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ min ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ add max max max max max max max max max max max max add min min min min min min min min min min min min ここにあるよ！ アドレス 1 2 3 4 5 周 6 波 7 数 8 9 10 11 12 SLID 音素パターン並びに辞書パターンいずれの パターンマッチにも利用可能です ＳＬＩＤによるパターンマッチは 音声認識の精度を飛躍的に向上し システムを小型化いたします 認識処理の基礎となるＳＬＩＤパターンマッチの例 1 2 3 ｎ ２ｎ ３ｎ ① 画像パターンマッチ 問い合せ パターン 6 Ｍａｔｃｈ！ 3 Ｒ ＳＬＩＤ Ｒ 7 Ｇ 9 Ｏ Ｂ 1 ＢＬ Ｏ Ｇ ＢＬ Ｂ あいまい Ｍａｔｃｈ！ 5 3 Ｙ 7 8 座標の拡大・縮小・回転が自由自在 Ｘ 問い合せ パターン 配列情報 特徴１ 特徴２ 特徴２ 特徴３ 特徴４ ・ ・ 特徴Ｎ 髪 眼 鼻 口 肌 身長 髪：茶 眼： 鼻：低 口：大 肌：褐色 Ｎ ② あいまい情報パターンマッチ Ａさん Ｂさん Ｃさん Ｄさん 黒 大 高 中 肌色 茶 中 低 大 褐色 金 大 小 肌色 白 小 高 小 褐色 高 高 低 配列情報 100 200 300 400 周波数１：４ 周波数２：１５ 周波数３：２ 4900 5000 問い合せ パターン 配列情報 順番１ 順番２ 順番３ 順番４ ・ ・ 順番Ｎ ‐o‐n‐s‐e‐i‐ 中 中 Ｍａｔｃｈ！ Ｅさん ＳＬＩＤ １００万人 データベース 黒 大 中 大 肌色 中 ③ 音素パターンマッチ 問い合せ パターン 周波数１ 周波数２ 周波数３ 周波数４ ・ ・ ・ 周波数 2 音素Ａ 音素Ｂ 音素Ｃ 音素Ｄ 10 2 0 5 2 4 8 9 4 15 2 5 2 5 12 0 12 9 2 3 5 8 0 4 Ｍａｔｃｈ！ ＳＬＩＤ 全世界２５６音素 データベース 音素Ｎ 7 5 6 0 2 6 ④ 音素－辞書パターンマッチ リンゴ ミカン バナナ 音声 r i n g o m i k a n b a n a n a o n s e i Ｍａｔｃｈ！ ＳＬＩＤ 各国１００万語 データベース 音素 o n s o 従来のＣＰＵによるパターンマッチはインデックスやハッシュによるテー ブルデータを利用することにより高速化可能ですが、データ構造が複雑 でサイズも大きくなり、またデータが変化する毎にテーブル全体を修正す る必要があるのでリアルタイム化・小型化が困難でした、ＳＬＩＤはこのよ うな課題をすべて共通に解決いたします。 汎用ブレインチップの応用 全体コントロールプログラム 各種センサー 総合判断結果出力 ＣＰＵ 指 示 リアルタイム情報 パターンマッチ 画 像 認 識 画 像 認 識 画 像 認 識 データベース 音 声 認 識 臭 覚 認 識 画 像 認 識 デ パ タ ー タ ン 転 マ 送 & チ ッ ッ ッ ッ タ タ ン ン 転 転 マ マ 送 送 & & チ チ ー ー ー ー ー ッ ッ ッ ッ タ タ タ タ タ ン ン ン ン ン 転 転 転 転 転 マ マ マ マ マ 送 送 送 送 送 & & & & & チ チ チ チ チ ー ー ー ー ー ー ー パ パ パ パ パ パ パ デ デ デ デ デ デ タ タ タ タ タ タ タ ー デ 音 声 認 識 画 像 認 識 ー ッ ッ タ タ ン ン 転 転 マ マ 送 送 & & チ チ ー ー パ パ デ タ タ ー デ ー ッ タ ン 転 マ 送 & チ ー パ タ ー ー デ 味 覚 認 識 音 声 認 識 過去情報 ＳＬＩＤ 視覚・聴覚・嗅覚・味 覚・触覚・その他 画 像 認 識 認 識 間違いない！ 1秒間 パターンマッチ時間は極めて高速なので各種センサーやメモリとのデータ転送を高速で行うこと により人間の脳のように限られた時間の中で様々種類のパターン認識を繰り返し、その結果に基 づく総合的な判断を実現することが可能です。 一例としてデータの転送速度が１００ＭＢ/秒であ れば1秒間に１ＭＢのデータを１００回、１０ＭＢのデータを１０回転送可能です、ＳＳＤとＳＬＩＤが一 体のデバイスになれば更に高速になり、現在既に解明されている知識アルゴリズムを組み合わせ ることにより人間に近い高度な知識処理が実現可能です。 ＳＬＩＤは人間のように高度な 認識を１チップで実現可能です スパコンや大型コンピュータ並みの認識を１チップで実現 世界初の汎用 ブレインチップ 見つけた！ ＳＬＩＤ 画像認識 音声認識 ＳＬＩＤ 音声パターンマッチ 画像パターンマッチ 音素パターン 認識パターン例 知識 データ ベース 色／輝度 エッジ／領域 立体視／対応点 なんだ！ だれだ！ どこだ！ ・特徴認識 ・形状認識 ・空間認識 ・物体認識 ＳＬＩＤは１次元からＮ次元情報の完全一致から拡大・縮小・回転・変 移・類似パターンまであらゆるパターンを柔軟にパターンマッチ（パ ターン認識）する新しい情報処理方式の情報認識デバイスです。 ＳＬＩＤによる超高速で強力なハードウエアパターンマッチは、ソフ トウエア処理によるパターンマッチ処理時間の問題を抜本的に解決 出来るので、人間のように柔軟で高度な認識が可能になります。 我々が探したい、認識したい情報は独立した１つのデータで はありません、それはデータの集まり（配列パターン）です。 例えば株価の動きや、文字列、ＤＮＡ、ウイルスなど我々人間 が認識したい情報の殆どは配列パターンデータです。 しかし現在の技術による配列パターンデータ探索は乗り越 えられない大きな壁が存在しております。 現在のコンピュータの最大の泣きどころはバスボトルネック で、ＣＰＵがメモリ空間上のデータをステップバイステップで探 し回らなくてはならないため、配列パターンなど組み合わせ データの探索には極めて大きな時間が必要となり、リアルタイ ム処理が困難だからです、従って現在の技術の延長線で知識 認識技術を大きく進化させることはできません。 弊社が発明し、現在電気通信大学並びに同大学ＴＬＯキャン パスクリエイト社と共同研究中のＳＬＩＤは以上のような難題を 究極的に解消した世界初の汎用認識チップで、パーソナル ユーズのＰＣや携帯端末、ゲーム機、社会インフラ、医療、バイ オ、セキュリテー、車両、ＯＡ、ＦＡ、さらには放送、映画、音楽の コンテンツ産業まであらゆる分野の製品に幅広くご利用頂け ます。 認識パターン例 ｒ－i－ｎ－ｇ－ｏ ｋ－u－ｒ－u－ｍ－a t－o－m－u なんだ！ どれだ！ 語彙パターン リンゴ 車 トム 音素 語彙 文法 ソフトウエアによる シーケンシャル パターンマッチ時間 ＳＬＩＤによる ハードウエア パターンマッチ時間 現在具体化プロジェクトが進行中です。 全世界中の人々の仕事や生活を便利で快適にするこ の技術を、多くの企業様にご紹介させて頂きたいと考え ております。 詳しい内容をご希望される方はご連絡く ださい。 株式会社エイ・オー・テクノロジーズ 本社 〒277－0827 柏市松葉町４－７－４－１０１ 研究室 〒277－0882 柏市柏の葉５－４－６ 東葛テクノプラザ６１１号 ＵＲＬ http://aot-slid.com コンタクト [email protected]