図1　ISSCC 2019の基調講演4�P

今�vの基調講演は例�Q同様4�Pで、そのテーマはAI2�P、通信2�Pであり、共に最先端のトピックスである。AI関係はFacebook AI Research & New York UniversityのYann LeCun��による「The Next Challenge in AI: Self-Supervised（AIの次の挑戦：�O分で管理する学�{法）」と、KAISTのHoi-Jun Yoo��による「Intelligence on Silicon: From DEEP Neural Network Accelerators to Brain-Mimicking AI-SoCs（シリコンの��性：DNNアクセラレータから�Nの模倣によるAIチップまで）」である。�i�vは��来指向のAIのアルゴリズムであり、後�vは現実のDNNチップと��来のニューロモーフォックなAIチップである。

�i�vの��要を読むと、今後10�QのAI研�|を指向しているので紹介しよう。今のAIブームを作っているディープニューラルネットワーク（DNN）は、画�気箍嗣m、テキストなどを認識・理解することで、情報検索やフィルタリング、�O動運転�Z、医����放�o線画�気慮�分け、リアルタイムの翻�l、AIスピーカーなどの応��を�擇濬个靴討�た。だが、学�{を管理するような人�}による�i処理・後処理や、試行�惴蹐��Hすぎて現実的ではないような�啣蹴��{などでは、人間の�}による操作が�Lかせない。�O分でAI学�{を管理できるようにする�\術は10�Q先に向けた挑戦となる。そのためのDNNハードウエアは膨�jになり、現実�`れしている問��に�瓦垢襯愁螢紂璽轡腑鵑�求められている。

後�vは、DNNがデータセンターからエッジに向かっている動向に�pって、モバイルでのAIを指向するものの、進�tがそれほどではない。ニューロンとシナプスのネットワークをモデルにしたDNNニューラルネットワークは�Nをまねる�\術のはしりであるが、さらに人間の行動パターンや行動��性をまねる�\術が次のニューロモーフォックなAI��SoCにつながるだろうという。

通信関係の�kつは、オランダEindhoven University of TechnologyのMeint K. Smit��による「Integration of Photonics and Electronics（フォトニクスとエレクトロニクスの集積）」であり、もう�kつはIntel社のVida Ilderem��による「5G Wireless Communication: An Inflection Point（5Gワイヤレス通信：�jきな変曲点）」である。

フォトニクスとエレクトロニクスの集積は、広帯域通信の�\術であるが、光は化合�馮焼���であり、シリコンとは集積化が�Mしかった。このため、現在のシリコンフォトニクスは、MEMSと同様にシリコン表�Cを�┣祝譟γ皺祝譴覆匹琉曚覆觝猯舛鮗�りに��くことで屈折率の違いから光の進路を�U御するための集積�v路�\術であり、本当の�T味での集積化ではない。Smit��は、この分野を普及させるために�Y��化したフォトニック集積プラットフォームを作ろうとしている。����的にシリコンウェーハにInPの送�p信素子を集積する「本当の」光集積�v路を�`指し、現�Xと��来見通しについて語る。

IntelのIlderem��は5G通信のワイヤレス通信�\術がアプリケーションで加�]され、�[定される��例について述べる。5Gネットワークはデータの�l富なサービスを�t開し、クラウドのアプリケーションがもっと賢くなり、より高�]により低レイテンシを提供するようになる。同��は、5G以�Tの通信に��要なアーキテクチャとイノベーションについて語る。

通常のセッションでも4�Pの�d待講演があり、やはりAI、5G通信インフラなどの背景を元にした発表となっている。�kつはソニーのAIBOなどのロボットに使われるIC、次がIBMのスーパーコンピュータCORAL、��つ�`は次世代クルマ��レーダーの�v路とアーキテクチャとアルゴリズム、4�P�`はNXPによるクルマ��イーサネットの10GBase-Tとトレンド、である。

�k般講演でもやはり機械学�{に関する発表が�Hく、これまでにない�發錣い鯆茲靴討い襦�エッジAIでは、低ビット化が性�Δ半嫡J電��の削��でどこまでいけるかの検討が�}�rりのようだ。