Webブラウザでディープニューラルネットワーク高速実行　東大、「WebDNN」開発

「あなたのスマホへ最新の人工知能をお届け」――スマホのWebブラウザ上で、ディープニューラルネットワークを高速で実行できる「WebDNN」を東大が開発した。

　「あなたのスマホへ最新の人工知能をお届けします」――東京大学は10月17日、スマートフォンやPCのWebブラウザ上で、ディープニューラルネットワーク（DNN）を高速で実行できるソフトウェアフレームワーク「WebDNN」を開発したと発表した。画像認識処理なら従来の約50倍の速度で実行でき、「世界最速」をうたう。Webサイトでサンプルを試せる。

　DNNは画像や音声の認識・生成に有効な手法だが、計算負荷が高いため、Webサービスに組み込むためには、サーバ側で大量の計算機を用意するか、ユーザーの端末に専用アプリをインストールする必要があった。WebページにDNNの処理を行うソフトを組み込み、Webブラウザで開いて端末上で計算処理を行わせるというアイデアもあったが、既存のシステムは処理速度が遅く、実用的なサービスを提供することが難しかった。

　今回、実行結果が変わらない範囲で計算量を削減したほか、Webの最新規格を活用することで、Webブラウザ上でDNNを高速処理することに成功した。

　計算量の面では、例えば「2×3×変数」という計算が必要な場合、「2×3」の部分は事前に計算しておき、「6×変数」という処理に変換する、といった変換ルールを10以上組み込み、計算時間の削減と処理に必要なデータのダウンロード時間を短縮を図った。

　また、iPhone標準のWebブラウザ「Safari」最新版に搭載された新規格「WebGPU」にいち早く対応することで、従来の「WebGL」より高速な処理が可能に。他社のWebブラウザを利用している場合でも、高速化規格「WebAssembly」に対応することで、性能をより有効活用できるようにした。

　人工知能研究のデモンストレーションや、スマートフォンのカメラで撮影した画像を処理するサービスなどの開発につながるとしており、Webサイトでは、WebDNNを使った画風変換や、画像識別を試せる。また、萌えキャラ自動生成サービス「MakeGirls.moe」にも活用されている。

　今後は、さらなる高速化やデータダウンロード時間の削減、利用可能なDNNの種類の拡大などを行う計画だ。

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