AI技術の自立を実現するために、国内のディープラーニングフレームワークは3つの大きな課題に直面している

「ディープラーニングフレームワークは人工知能技術システムの真ん中にあり、下のチップと上のアプリケーションを接続します。」3月31日、Baidu AI Open Day「AI、オーマイゴッド！」 》第5回イベントでは、百度のAIテクノロジーエコシステムゼネラルマネージャーである馬延軍博士が、ディープラーニング分野における競争環境、中国が独自に開発したディープラーニングフレームワークの開発のブレークスルーと将来の動向を体系的に共有しました。

AIテクノロジーエコシステムゼネラルマネージャーの馬延軍博士が、その場で体験談を披露した（出典：百度）

PC時代のWindowsやモバイルインターネット時代のiOSやAndroidなどのオペレーティングシステムと同様に、ディープラーニングフレームワークはインテリジェント時代のオペレーティングシステムです。チップとともに人工知能のインフラストラクチャを構成します。ディープラーニングフレームワークの重要性はチップに劣りません。 「第14次5カ年計画」では、「ディープラーニングフレームワーク」が「新世代人工知能」の分野に組み入れられ、国が重点的に支援する最先端の革新技術となった。

AIの核心技術であるディープラーニングの枠組みに関しては、参入障壁の高さやエコシステム構築の難しさなどの困難に直面しても、中国企業が主導権を握る必要がある。 2021年12月現在、百度の「PaddlePaddle」ディープラーニングプラットフォームは、中国市場におけるGoogleとFacebookの独占を打ち破り、中国のディープラーニングプラットフォーム総合市場シェア第1位となった。現在、人工知能は大規模実装の段階に入っており、ますます多くの開発者や企業が国産のディープラーニングプラットフォームをベースにしたインテリジェント変換アプリケーションを実施しています。

中国は産業のインテリジェント化において、いかにして技術的ブレークスルーを達成できるのでしょうか?国内のディープラーニングフレームワークは3つの大きな困難に直面している

ディープラーニング フレームワークにより、AI アプリケーションが簡単になります。ディープラーニングフレームワークを基盤として、企業は自社の業界特性やシナリオ要件に応じて、AIアプリケーションをより迅速かつ便利に開発できます。0から1まで基盤を構築する必要がなくなり、産業インテリジェンスの効率とレベルが大幅に向上します。

AI技術開発の観点からも、産業応用の観点からも、ディープラーニングフレームワークは非常に重要な位置を占めています。 2013年以来、世界の人工知能学界と産業界のさまざまな研究開発機関が、独自に開発したディープラーニングフレームワークを相次いでオープンソース化し、そのフレームワークを中核とする人工知能オープンプラットフォームを構築し、人工知能産業エコシステムの構築を推進してきました。 Google の TensorFlow や Facebook の PyTorch に代表されるディープラーニング フレームワークは、早くから始まり、急速に発展し、業界で支配的な地位を占めました。

早くも2017年に、国家発展改革委員会はディープラーニング技術および応用国家工程実験室の設立を正式に承認し、中国のディープラーニングフレームワークは徐々に国際競争を突破してきました。 2021年、IDCのレポートによると、中国初のオープンソースディープラーニングプラットフォームであるBaiduの「PaddlePaddle」は、中国のディープラーニング市場における総合シェアで他の国際的大手を追い抜き、中国ナンバーワンになった。これは、我が国の人工知能技術の開発者とユーザーが外国のプラットフォームに依存する必要がなくなり、国内のプラットフォームを基盤とした産業エコシステムをさらに育成できることを意味します。

しかし、中国が独自に開発したディープラーニングフレームワークが国際競争でリードするためには、まだ長い道のりが残っている。馬延軍氏は、中国のディープラーニングフレームワークの現在の発展は、依然として技術力、機能経験、生態規模という3つの重要なポイントを突破する必要があると指摘した。

まず、技術革新の面では、ディープラーニングフレームワークの研究開発には人工知能分野の基礎的な技術的才能が必要ですが、我が国ではこの分野での人材がまだ不足しています。

第二に、応用経験の面では、中​​国は世界で最も完全な産業チェーンを持つ国であり、産業システムが複雑であるため、中小企業の変革の必要性が差し迫っています。しかし、AIを応用し、企業のインテリジェント化を推進する過程では、単一の技術応用が研究室から業界に導入されるまでに少なくとも3～6か月かかります。敷居が低い、あるいは敷居がゼロの開発プラットフォームが極めて重要です。

アプリケーションエコシステムの開発という点では、ディープラーニングは典型的な共創技術分野であり、独自のエコシステムを構築することによってのみ、継続的な反復と開発を実現できます。しかし、エコシステムの構築サイクルは長く、コストも高く、国内フレームワークの技術と機能経験が開発者のニーズを満たすのに十分である場合にのみ、独立した革新的なAI開発およびアプリケーションエコシステムを育成する機会があります。

ディープラーニングフレームワークは、今後5年間のAI業界の展望を決定する可能性があります。Baidu PaddlePaddleは中国市場でナンバーワンになりました。

世界のディープラーニング分野では、海外の開発者は主にTensorFlow、PyTorch、MxNetなどの海外のディープラーニングフレームワークに基づいて人工知能アルゴリズムとモデルを開発、トレーニング、展開しています。中国の人工知能企業が開発したディープラーニングフレームワークは、コミュニティの繁栄と開発者の数の点でまだ一定のギャップがあります。

しかし、PaddlePaddle に代表される中国のディープラーニング フレームワークは、業界のニーズにより適しており、中国の開発者の間でより人気のあるオープン ソース プラットフォームへと発展しています。一方、中国のディープラーニングフレームワークは実際の応用シーンに根付き続け、開発者や企業のインテリジェントアップグレードのニーズをしっかりと把握し、人工知能技術の応用閾値を下げています。一方、中国のディープラーニングフレームワークは、より多くのチップメーカーに深く適応・統合されており、ソフトウェアとハ​​ードウェアの相乗的な優位性を形成しています。

「中国の企業や産業はそれぞれ特徴を持っている。例えば、工業、農業、物流、金融などの分野では、中国企業のAI技術に対する需要も独特だ。国産のディープラーニングフレームワークが中国の産業の機能的ニーズを多方面から満たすだけでなく、敷居が低く、開発がシンプルで容易であれば、産業レベルでの実装で他を追い抜く大きなチャンスがあるだろう」と馬延軍氏は述べた。

Baidu PaddlePaddle を例に挙げると、多数の実際の生産シナリオで繰り返し磨きをかけた後、従来の企業はインテリジェント変革において、さまざまなシナリオやさまざまなソフトウェアおよびハードウェア プラットフォームで高性能開発、大規模なトレーニング、アジャイル展開を実現できるようになりました。さらに重要なことに、PaddlePaddle は、Baidu Kunlun Core、Huawei Ascend、Intel、NVIDIA など国内外の 22 社のハードウェアメーカーと協力して 31 個のチップの適応と最適化を完了し、主流の国内外のチップをすべてカバーし、企業のコスト削減と効率性の最大化に貢献しています。

PaddlePaddle とチップの互換性の概要(出典: Baidu)

2021年12月現在、PaddlePaddleは中国市場におけるGoogleとFacebookの独占を打ち破り、中国のディープラーニングプラットフォーム総合市場シェア第1位となりました。現在、PaddlePaddleプラットフォームは406万人の開発者を集め、476,000のAIモデルを作成し、工業、農業、医療、都市管理、交通、金融などの業界を網羅する合計157,000の企業や機関にサービスを提供しています。

PaddlePaddle のパノラマビュー(出典: Baidu)

中国では現在、産業のデジタル変革が深まり続けており、中国のディープラーニングフレームワークのエコロジカルレイアウトは、工業、交通、エネルギー、都市など数千の業界で「実を結びつつある」。スマート交通の分野を例にとると、高速鉄道連絡網が列車の遅延を引き起こす事故が頻繁に発生しています。小さな異物でも数百万人の移動に影響を与える可能性があります。これまでは、従来の手作業による検査に頼っていたため、毎日各線路に 10 ～ 20 人の保守作業員が必要でした。人件費が高いだけでなく、タイムリーな検出と処理を確保することも困難でした。成都国家鉄道は、いくつかの試行を経て、最終的に PaddlePaddle を採用し、全天候型で軌道欠陥をインテリジェントに判断できる「オンライン インテリジェント軌道検査システム」を開発しました。 PaddlePaddle インテリジェント検査システムにより、都市の警備員は昼夜を問わず働く必要がなくなります。

馬延軍氏は、中国のディープラーニングフレームワークのオープンソース化と大規模な産業アプリケーションの実装により、中国のディープラーニングフレームワークの応用シナリオは将来的にさらに豊かになり、コストと敷居はさらに下がるだろうと紹介した。同時に、ディープラーニング フレームワークは、科学計算、量子コンピューティング、ライフ サイエンスなどのより最先端の産業と統合され、革新されるでしょう。

中国のディープラーニングフレームワークは、依然として複雑な適応と展開、困難なアプリケーション開発などの課題に直面していることは無視できません。独立した制御可能なディープラーニングと人工知能産業エコシステムを構築する道のりは長く困難ですが、今後5年間のAI技術の状況と産業レベルを決定する可能性があります。馬延軍氏は「ディープラーニングのフレームワークは、多額の投資、長いサイクル、エコシステムの競争にさらされているが、国や企業から戦略的な支援を受けており、次のAI時代を切り開く鍵となる」と述べた。