人工知能（AI）の技術開発・ソリューション提供を手掛けるアラヤは7月31日、AI開発で生じるコスト・手間・時間を削減できる開発ツール「SubnetX」の提供を開始すると発表した。
「SubnetX」とは、学習後でも瞬時にモデルサイズを変更できる機能、つまり、スケーラブル性を既存のAIモデルに容易に追加できるツール。通常、モデルサイズの変更は、AIの学習後に行うことが出来ず、AI開発/運用コストを最適化する妨げになっているが、「SubnetX」を用いることで、AIモデルにスケーラブル性を追加し学習を行うことができる。スケーラブル性のある学習済みAIモデルによって、多くのデバイスへの最適化、既存モデルサイズの縮小による運用コストの削減が可能になる。
なぜなら、「SubnetX」で作られたスケーラブルなAIモデル（Supernet）は、一度学習すると、計算量や精度等が異なる膨大な個数(数万以上)の多様な学習済みAIモデル（Subnet）を取得することができ、多様な学習済みAIモデルからの選択によって、瞬時にモデルサイズを変更できるため、再開発ではなく、再選択することによって最適化が達成できるため。
例えば、最新のスマートフォン向けAIモデル搭載アプリを旧機種にも提供する場合、機種に搭載されたメモリ量の差からUXに影響が出てしまうことがある。従来の開発では、メモリ量の差を考慮したAIモデルに改善するには、AIモデルの変更を伴う再開発が必要となるなど開発・運用コストがかかり続けるという問題点があった。
「SubnetX」を用いたスケーラブルなモデル開発では、開発途中や運用開始後に要件変更があったとしても、多様な学習済みAIモデルから再選択するだけで最適化できるため、手戻りの最小化と開発コストの削減ができる。
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