CTCがLiquid AI社に出資、省電力AIのLiquid Neural Networkで国内市場の拡販体制を強化へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

CTCがLiquid AI社に出資し省電力AIの展開を強化
日本語対応LLMの共同開発で国内市場を拡大
Edge LFMの日本語対応を共同で推進

LNNを活用した省電力AIソリューションの展開

伊藤忠テクノソリューションズは2024年10月24日、米国マサチューセッツ工科大学発のスタートアップLiquid AI社への出資を発表した。この出資により日本語に対応したLLMの共同開発や新技術の検証を進め、国内市場における省電力AIソリューションの展開を強化していく方針だ。^[1]

Liquid AI社が開発したLiquid Neural Networkは、最小限の処理能力で順応性の高い機械学習を実現する独自のAIモデルとなっている。従来のAIモデルと比較して計算量とメモリ消費量が抑えられ、小型コンピューターやエッジデバイスでの実装が可能になるだろう。

CTCは2024年2月からLiquid AI社との協業を開始し、AIの性能評価や実用性の技術検証を実施してきた実績がある。Edge LFMの日本語対応を共同で進めることで、オンプレミス基盤やクラウドサービス、エッジデバイスでのAI活用を促進していく。

Liquid Neural Networkの特徴まとめ

項目	詳細
開発元	Liquid AI, Inc.（MIT発スタートアップ）
主な特徴	最小限の処理能力で順応性の高い機械学習が可能
優位性	計算量とメモリ消費量の削減
実装環境	小型コンピューター、エッジデバイス
今後の展開	Edge LFMの日本語対応を推進

CTCの詳細についてはこちら

Liquid Neural Networkについて

Liquid Neural Networkとは、従来の機械学習モデルとは異なる新しいアプローチで開発された革新的なAIモデルである。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

最小限の処理能力での高度な機械学習の実現
省電力での運用が可能な効率的な設計
エッジデバイスへの実装に適した軽量な構造

Liquid Neural Networkは計算量とメモリ消費量を大幅に削減することで、小型コンピューターやエッジデバイスでの実装を可能にしている。CTCとLiquid AI社の協業により、Edge LFMの日本語対応が進められ、国内市場での省電力AIソリューションの普及が加速することが期待される。

Liquid Neural Networkに関する考察

Liquid Neural Networkの開発は、AIモデルの省電力化という課題に対する画期的なソリューションとなる可能性を秘めている。従来のAIモデルでは大規模なGPUサーバーと多大な電力消費が必要とされてきたが、Liquid Neural Networkの採用により環境負荷の低減とコスト削減の両立が実現できるだろう。

今後の課題として、日本語対応における精度の向上や、様々なエッジデバイスへの実装に向けた最適化が挙げられる。これらの課題に対しては、CTCとLiquid AI社の継続的な技術検証と改良が重要となり、両社の知見を活かした開発体制の構築が求められるだろう。

省電力AIの実用化は、企業のDX推進とカーボンニュートラルの実現に大きく貢献する可能性がある。Liquid Neural Networkの更なる進化により、AIの導入障壁が低下し、より多くの企業でAI活用が加速することが期待される。