ディープラーニング（深層学習）AIが囲碁界においてプロ棋士に勝利した。以来、第3次AIブームの波のなかで、ニューラルネットワークを4層以上に深くした「DNN」の研究開発が進み、産業界におけるAI活用も広がっている。そして昨今、現場にて推論等をするエッジAIの必要性が増している。
モノのインターネット（IoT）の世界では、クラウドAIに仕事をさせてその結果をまたネット経由で入手するよりも、利用現場で即座に推論・分析ができるに越したことはない――が、小さなエッジAIデバイスは能力不足やコストが課題となる。そこで、インテリジェンスを要求する画像解析・IoTアプリ向けにVWW（Visual Wake Words：参考情報コーネル大学arXiv.org）などが提案されている。
今月19日（米国西海岸時間）、Maximと、IoTアプリ向けAIを専門とするAizipは、MaximのMAX78000ニューラルネットワークマイクロコントローラがAizipのVWWモデルを使用することで、画像内の人間を0.7ミリジュール（mJ）／推論で検出可能になったと発表した（デモ動画）。これにより、ビルの電力管理やスマートセキュリティカメラなど、人の存在を検出するバッテリ動作型IoTシステムの駆動時間が延長されるという。
MAX78000は、従来のソリューションの100分の1以下の電力でAI推論を実行し、エッジAIアプリの駆動時間を大幅に伸ばす。混合精度VWWネットワークは画像・ビデオアプリ向けDNN「Aizip Intelligent Vision」シリーズの一部で、85%以上の人認識精度を実現する。
効率的なAIモデルと低電力SoCによって推論エネルギーを0.7mJに低減。リチウム単3電池一個で1,300万回の推論が可能。高度なモデル圧縮によって、低コスト機器でも、高精度スマートビジョンが達成されるという。