左の表は、人工知能(AI)の学習におけるクラウド(サーバー)とエッジ(端末)の条件の違い。右の図は応用として想定したAIシステム。大量のリソースを要する学習作業はクラウド(サーバー)であらかじめ済ませておく(事前学習)。事前学習ずみのニューラルネットワークのモデルをエッジ(端末)に移し換える。エッジ(端末)での学習は実行可能であるものの、少量のリソースですむワンショット学習(1回限りの学習)に限定する。国立交通大学とUMCの共同研究グループが2018年のVLSIシンポジウムで発表した論文(論文番号T3-3)から