人工知能の分野が現在の機械学習（ML）の能力を超えて進展し、「リアルタイム学習」の領域へと入り込みつつある中、新たなレベルのコンピューティングが必要とされている。特に、高度に特殊化された「アプリケーション特定型集積回路（Application-Specific Integrated Circuits: ASICs）」は、自律システムや5Gといった先進のMLの応用における物理的なサイズ／重量／パワー（size, weight, and power: SWaP）の要件を満たす可能性があると有望視されている。しかし、設計と導入の費用が高く、MLに特定したASICsの開発は、ほぼ実現困難となっている。こうした中、国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Project Agency: DARPA）の「リアルタイム学習（Real Time Machine Learning: RTML）」プログラムは、MLの枠組みに基づいて新規のチップデザインを自動的に生成することで、新興のML応用に適したASICsの開発に伴う設計コストの削減に取り組む。​ ​ Defense Advanced Research Project Agency “Designing Chips for Real Time Machine Learning” (3/21/19) ​