リアルタイムAI

AIというと、事前にデータを読み込ませておいて学習してから使うもの、というイメージがある。一方で、大量のデータをリアルタイムに分析したい、という要望もある。今のところそれらはリアルタイムBIという形で実現されているが、ではリアルタイムAIというのはあり得るのだろうか。

BIでは、単独のデータの変化や、ごく単純な相関関係については分析することができる。これに対してAIはデータの組の相関関係を抽出するもの、と考えられる。大量のデータを一挙に取り込むには当然並列化が必要だが、並列に学習可能なAIというのは見たことがない。

逆に考えれば、もしこれができたら画期的だ、と言える。つまり、リアルタイムにそれらの(データの)相関関係が分析できて次の手が打てる、ということだからだ。
例えば、大規模な火災で人が逃げ惑うような状況において、どこに助けに行くか、どの火を優先して消すか、といった示唆がリアルタイムで(状況に応じて変化しながら)できるなら嬉しいはずだ。被災地における物資の不足や道路復旧の優先度付けなども同様の需要があるだろう。

残念ながらアーキテクチャをすぐには思いつかないのだが、これも新しい研究ジャンルとして興味がある。