DEEPNOIDがFuriosaAIのNPU導入を発表
DEEPNOIDが、新たにFuriosaAIの神経網処理装置(NPU)を導入し、医療におけるAI技術の進化を目指しています。これは運用コストの削減や、サービス応用の拡大につながると期待されています。
FuriosaAIの信頼性
FuriosaAIは、既に第1世代半導体「Warboy」の量産実績を持っており、これにより信頼性の高い製品が調達できると見込まれています。さらに、第2世代半導体「Renegade」(RNGD)を用いた大規模言語モデル(LLM)の処理能力を、DEEPNOIDのAI機能に組み込むことで、さらなる価値を創造する計画があります。これにより、LLMの代替にとどまらず、ビジョン認識AI機能の導入を加速させることを目指します。
DEEPNOIDの成長の軌跡
DEEPNOIDは2008年に設立後、2015年から本格的にディープラーニング技術の研究開発を始めました。医療画像分野での技術力が評価され、2021年には技術特例制度を通じてKOSDAQに上場しています。
加えて、キム・テギュ専務は、共同創業者としてDEEPNOIDの成長に寄与し、最近ではFuriosaAIのNPUに大きな市場可能性を感じています。
M4CXRの革新
DEEPNOIDの「M4CXR」は、胸部X線データを解析し、読影所見書のドラフトを自動生成するソリューションです。この技術は2015年よりリサーチを進め、脳動脈瘤の検出や腫瘍分析に成功しています。このM4CXRを通じて、医療現場での効率性を高めることが期待されています。
競合他社との差別化
キム専務によると、DEEPNOIDは生成AIを利用して読影所見書を作成する技術が競争の中での独自性を生んでいます。また、2023年からは臨床試験を終え、医療機器としての認可手続きを進めています。特にDEEP:NEUROは革新医療機器として認められ、非保険診療でも診療報酬が得られる大きなメリットがあります。
NPUとGPUの違い
医療AIでは、なぜGPUではなくNPUを選択したのか。ヒョン研究所長は、NPUがLLMなどの処理で高い性能と電力効率を持つことを理由として挙げました。初期導入コストもGPUと同程度であり、運用段階での電力コスト削減効果も大きいことが実証されています。
海外展開の一環としての実証
DEEPNOIDは、国内の大規模病院での実証を通じて、フィリピンやベトナムなど海外展開も視野に入れています。その結果、各国でのサポートも整備され、国際的な受容も目指しています。
業界の課題と将来性
キム専務は、DEEPNOIDのNPU導入が韓国のAIエコシステムにとっての良い影響をもたらすことを期待しています。NPUの導入は、GPUに慣れた開発者たちにとっては挑戦ですが、これからの発展において新たな可能性を見出すことができるという考えです。
まとめ
このように、DEEPNOIDのFuriosaAIのNPU導入は医療AIの未来に期待を抱かせるニュースです。プロセスの改善やコスト削減にとどまらず、今後の成長にも大きな影響を与えることでしょう。