オンデバイス人工知能（AI）半導体企業のDEEPXが、Ultralytics YOLO（ヨロ）・PaddlePaddle（パドルパドル）・Raspberry Pi（ラズベリーパイ）と自社のニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）を連携すると14日明らかにした。開発者がAIモデルを開発した後、概念実証（PoC）と産業用製品の量産までつなげられるオープン型フィジカルAIエコシステムを構築する計画である。
フィジカルAIは、ロボット・インテリジェントカメラ・産業用装置・スマート工場など現実世界の機器でAIが認識・判断・制御を実行する技術である。DEEPXはAIモデルのエコシステムと超低消費電力NPUを接続し、開発者が既存環境で作成したモデルを産業現場に適用できるよう支援する。
DEEPXは5月、リアルタイムのビジョンAIモデルを開発するUltralyticsと戦略的提携を結んだ。開発者はYOLOベースのモデルをRaspberry Piとロボット・インテリジェントカメラ・産業用装置で稼働させることができる。モデル学習以後、別途の変換と最適化工程を減らし、エッジAIシステムへ拡張しやすくした点が特徴である。
オープンソースのディープラーニングフレームワークであるPaddlePaddleとも協力している。DEEPXは昨年8月にパートナーシップを結んだ後、自社のM.2規格AIアクセラレータ「DX-M1」にPaddlePaddleの軽量AIモデル「PP-OCR第5世代」を適用した。当該環境は光学文字認識（OCR）・ロボット・ドローン・スマートシティなどリアルタイムAI推論が必要な分野に活用できる。
ハードウェア開発環境はRaspberry Piと接続した。DEEPXは6月、Raspberry Pi第5世代向けAI加速プロセサーモジュールを発売した。開発者はUltralyticsやPaddlePaddleベースのモデルをRaspberry Piで検証した後、産業用カメラ・ロボット・エッジゲートウェイ・スマート工場装置へ拡張できる。
DEEPXは、開発者がRaspberry PiでAIアプリケーションを作成し、企業と研究機関がこれをPoCで検証した後、産業用製品として量産する構造を構築する方針である。これに向け、AIモデルと開発者向けハードウェア、NPU、ソフトウェア開発キット（SDK）、産業用リファレンスモデルを連携し、実習用サンプルと企業向けの現場検証プログラムを拡大する。
キム・ノクウォンDEEPX代表は「フィジカルAI時代には良いチップ1つだけでは十分でない」とし、「開発者・AIモデル・ハードウェアをつなぎ、グローバルの開発者と企業がフィジカルAIを容易に実装できるオープン型実行プラットフォームを作る」と述べた。