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��砲茲襦�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��砲茲襦�Intelligence on Silicon: From DEEP Neural Network Accelerators to Brain-Mimicking AI-SoCs（シリコンの��①�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�(j┤ng)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�(j┤ng)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��院▲螢▲襯織ぅ爐遼�l、AIスピーカーなどの応�を�擇濬个靴討④拭�世���{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(f┘ng)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(lu┛)になり、現実�`れしている問�に�瓦垢襯愁螢紂璽轡腑鵑�瓩瓩蕕譴討い襦�

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��砲茲襦�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��砲茲襦�5G Wireless Communication: An Inflection Point（5Gワイヤレス通信：�j(lu┛)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�蠅��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��蓮△海諒�遒鯢甬擇気擦襪燭瓩忘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�(j┤ng)来見通しについて語る。

IntelのIlderem���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��蓮�5G以�Tの通信に�㌫廚淵◆璽⑤謄�船磴肇ぅ離戞璽轡腑鵑砲弔い童譴襦�

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�┘奪�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。