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これまでよりも遙かに少ないエネルギーでディープラーニングを実行できる「アナログ」チップをMITが開発 | TEXAL
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これまでよりも遙かに少ないエネルギーでディープラーニングを実行できる「アナログ」チップをMITが開発 | TEXAL
AIは現代のテクノロジー社会の様々な分野で進歩を促してきたが、反面エネルギーの大量消費がしばしば問... AIは現代のテクノロジー社会の様々な分野で進歩を促してきたが、反面エネルギーの大量消費がしばしば問題にもなってきていた。 そういった現状を打破するために、実は最近アナログ技術を用いた方法が研究されている。「アナログディープラーニング」と呼ばれるこの新しい分野で、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、エレクトロニクスの次世代スケーリング、特に機械学習やニューラルネットワークなどのAI処理タスクに向けた新しいレジスタ(抵抗器)の設計に取り組んでいるようだ。 彼らの研究は、一件先祖返りのようにも見えるが、デジタルよりもアナログ的な設計に焦点を当てている。 現在のデジタルプロセッサのコア要素となるのはトランジスタだ。MITでは、トランジスタの代わりに、プログラム可能なレジスタのアレイを複雑な層で重ねて繰り返す事により、まるで我々の脳のニューロンのように計算する、「人工アナログシナプス」