特集 様々なハードウェアに適応したAI実装技術
3. AI 実装技術
3-3 FPGAによる自己組織化マップのハードウェア化
──打音検査システムへの適用に向けて──
Hardware Implementation of Self-organizing Map Using FPGA and Its Application to Impact-echo Testing
p.507
安永守利
自己組織化マップの高速化と適用事例
自己組織化マップ（SOM : Self-Organizing Map）は，ディープラーニングニューラルネットワーク（DLNN）と同様に，脳の神経回路網をモデルとするAIの手法である．SOMは，「教師なし学習」「学習結果の可視化」といったDLNNにはない特徴を有する．また，SOMもDLNNと同様，学習に多くの計算時間を必要とする．本稿では，はじめにSOMの基礎事項を解説する．そして，FPGAによるSOM専用ハードウェアの一例を示し，そのコンクリート打音検査装置への適用結果と有効性を示す．