生成AIは組み込みシステムに革命を起こそうとしているのでしょうか？ ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）の登場は、生成AIの驚異的な可能性を示しました。しかし、これらのモデルはリソースを大量に消費し、膨大な計算能力を必要とします。限られたハードウェアを持つ組み込みシステムは、どのようにこの技術を活用できるでしょうか？答えは、適応とイノベーションにあります。

## 組み込みシステムにおける生成AIの優位性

課題はあるものの、組み込みシステムにおける生成AIの魅力は大きいです。新しいデータを「記憶」し、文脈化する能力は、よりインテリジェントで自律的なシステムへの道を開きます。これは、より優れた自然言語理解、テキスト生成、複雑なコマンドの実装、センサー入力へのよりスマートな応答につながります。リアルタイム翻訳を提供するスマートグラスや、ユーザーの行動を学習して自律的に判断する医療機器を想像してみてください。これらの可能性は、エッジにおける生成AIの必要性を高めています。

## ハードウェアの限界を克服する

テラバイト単位になることも多いLLMのメモリフットプリントは、大きな障害となります。量子化などの技術を用いても、これらのモデルを組み込みシステムの制約内に収めることはほぼ不可能です。解決策としては、LLMを完全に回避し、限られたリソース向けに特別に設計されたモデルを採用することが挙げられます。生成AI要素で強化された小規模言語モデル（SLM）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、現実的な代替手段として浮上しています。

## 制御回路の未来

エッジコンピューティング向けにカスタマイズされたこれらの新しいAIモデルは、制御回路に独自の要求を課します。今日のAI対応回路は、顔認識やキーワード認識などのタスクに優れており、数百ギガ演算/秒（GOPS）を達成しています。しかし、エッジにおける生成AIには、2030年までに10テラ演算/秒（TOPS）への飛躍的な向上が求められます。そのためには、CPU、GPU、専用ニューラルプロセッシングユニット（NPU）を組み合わせた高度なアーキテクチャが求められ、同時に電力効率と費用対効果も維持する必要があります。組み込みシステムの将来は、生成 AI の計算要求に対応し、幅広いアプリケーションにインテリジェントで自律的な機能をもたらす制御回路にあります。