Downcodes のエディターは、物理ニューラル ネットワーク (PNN) の最新の進歩を理解させます。この新しいテクノロジーは、計算に物理システムの特性を使用しており、既存の AI モデルの限界を突破することが期待されています。大規模な AI モデルをトレーニングできるだけでなく、低エネルギーのエッジ コンピューティングを実現し、スマートフォンなどのデバイス上でローカル推論を実行することもできます。これにより、AI のアプリケーション シナリオが完全に変わり、前例のない可能性がもたらされます。
最近、複数の機関の学者が新しいテクノロジーである物理ニューラル ネットワーク (PNN) を発見しました。これは、私たちがコンピュータで実行している馴染みのあるデジタル アルゴリズムではなく、物理システムに基づいたまったく新しいインテリジェント コンピューティング手法です。
PNN は、その名前が示すように、物理システムの特性を利用して計算を実行するニューラル ネットワークです。現在、ニッチな研究分野ではありますが、現代の AI において最も過小評価されている機会の 1 つである可能性があります。
PNN の可能性: 大規模モデル、低エネルギー消費、エッジ コンピューティング
現在の 1,000 倍の規模の AI モデルをトレーニングしながら、スマートフォンやセンサーなどのエッジ デバイス上でローカルでプライベートな推論を可能にできるとしたらどうなるか想像してみてください。SF のシナリオのように聞こえますが、研究によると不可能ではないことがわかっています。
PNN の大規模なトレーニングを実現するために、研究者はバックプロパゲーションに基づく方法とバックプロパゲーションを使用しない方法を含む方法を模索しています。これらの方法にはそれぞれ長所と短所があり、現在、深層学習で広く使用されているバックプロパゲーション アルゴリズムと同じ規模とパフォーマンスを達成するものはありません。しかし、状況は急速に変化しており、トレーニング テクノロジーの多様なエコシステムが PNN 活用のヒントを提供します。
PNN の実装には、光学、エレクトロニクス、脳を利用したコンピューティングなどの複数の分野が関係します。デジタル ニューラル ネットワークと同様の方法で構造化して行列とベクトルの乗算などの計算を実行することも、潜在的な速度やエネルギーの利点のためにこの構造的類似性を犠牲にして、物理システムに最も自然な計算を実行させることもできます。
PNN の将来: デジタル ハードウェアのパフォーマンスを超えて
PNN の将来のアプリケーションは、大規模な生成モデルからスマート センサーの分類タスクに至るまで、非常に広範囲になる可能性があります。トレーニングする必要がありますが、トレーニングの制約はアプリケーションによって異なる場合があります。理想的なトレーニング方法は、モデルに依存せず、高速かつエネルギー効率が高く、ハードウェアの変動、ドリフト、ノイズに対して堅牢である必要があります。
PNN の開発は可能性に満ちていますが、多くの課題にも直面しています。トレーニングおよび推論フェーズ中に PNN の安定性を確保するにはどうすればよいでしょうか? これらの物理システムを既存のデジタル ハードウェアおよびソフトウェア インフラストラクチャと統合するにはどうすればよいでしょうか? これらは対処する必要がある問題です。
論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2406.03372
物理ニューラル ネットワーク (PNN) の出現は、人工知能の分野に新たな希望と課題をもたらしました。将来的には、技術の発展と問題の解決に伴い、PNN はさまざまな分野で重要な役割を果たし、人工知能を新たな高みに押し上げることが期待されています。 Downcodes 編集部は今後も PNN の最新の研究の進展に注目していきますので、ご期待ください。