限られた計算資源であっても、高速かつ高精度に推論を行う革新的なAI技術。ニューラルネットワークとベクトル空間のクラスタ化を融合し、あらゆる分野での応用を可能にします。

本発明は、少ない計算資源で高速に動作し、かつ十分な精度を持つ推論装置に関するものです。従来のAI推論装置は、大量の計算資源を必要とするため、リソースが限られている環境では性能が制約されることが課題となっていました。本発明は、この問題を解決するために、ニューラルネットワークとベクトル空間のクラスタ化技術を組み合わせた新しいアプローチを提案しています。

推論装置は、以下の主要なコンポーネントで構成されています：

1. 第1ニューラルネット：第1入力のベクトル表現を出力します。
2. 第2ニューラルネット：第2入力のベクトル表現を出力します。
3. 学習データ：所定の関係にある第1および第2入力の学習データを用いて、第1および第2入力のベクトル表現が所定の関係にある場合にベクトル空間で近接するようにニューラルネットを学習させます。
4. データベース：学習済みの第2ニューラルネットの出力ベクトル表現をクラスタ化し、第1入力のベクトル表現に基づきクラスタの検索抽出が可能なように構築されたデータベースを含みます。

入力に対して、第1ニューラルネットによる入力のベクトル表現に基づいてデータベースから検索抽出されたクラスタの情報に基づき出力を推論します。これにより、少ない計算資源で高速に推論を行うことが可能となります。

この技術は、計算資源が限られている環境、例えば組み込みシステムやモバイルデバイスにおいても、高精度なAI推論を実現することができます。さらに、クラスタ化による効率的なデータ処理により、リアルタイムの応答性が求められるアプリケーションにも適用可能です。