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人工知能のシステムを“軽量化”せよ:処理能力が低いチップで動く高性能AIの実力

 人工知能(AI)のプログラムを実行するには、一般的に高い処理能力が必要になる。このほど発表された新たな研究によると、処理能力が低いシンプルなチップを使ってコンピュータービジョンのアルゴリズムを実行する方法があるのだという。その新しい技術の実力とは?

TEXT BY WILL KNIGHT

TRANSLATION BY YUMI MURAMATSU

WIRED(US)

PHOTOGRAPH BY GETTY IMAGES
PHOTOGRAPH BY GETTY IMAGES

人工知能(AI)は、これまで驚くべき進歩を遂げてきた。しかし、その実力を発揮するには膨大な量のデータとコンピューターの処理能力を必要とすることが多い。そこでいま、一部の研究者たちが取り組んでいるのがAIの「効率化」である。

なかでも最近発表された研究では、バッテリーひとつで数カ月は稼働できるシンプルかつ処理能力の低いコンピューターチップを使って、強力なコンピュータービジョンのアルゴリズムを実行することに成功している。この技術は、画像認識や音声認識といった高度なAI機能を、医療機器や産業センサー、家電やウェアラブル端末に搭載する助けになる。さらに、処理のためにデータをクラウドに送る必要も減るので、データを外部に出すことなく安全に保てる点でも役に立つだろう。

「非常にうれしい結果です」と、マサチューセッツ工科大学(MIT)の助教授でプロジェクトリーダーを務めた韓松(ハン・ソン)は言う。現在はまだ研究室での実験段階だが、「すぐに実際のデバイスでも利用できるようになるでしょう」と、韓は言う。

ディープラーニングを効率化せよ

研究者たちがこのほど考案したのは、ディープラーニングのアルゴリズムを軽量化する方法だ。ディープラーニングは過去10年にわたってAIの進歩を推し進め、現在のAIブームの基盤にもなっている。そしてそのアルゴリズムには、人の脳の神経細胞のつながりを模した大規模なニューラルネットワークが用いられる。

通常こうしたアルゴリズムの実行に用いられるチップは特殊なもので、ネットワークの学習や運用を効率化するために処理を分割・並列化できるようになっている。高度なAI技術の需要が高まったことで、ディープラーニングに適したチップであるGPUや、スマートフォンなどのガジェット向けのAI専用チップの売り上げは増加するばかりだ。

とはいえ、こうしたチップをもってしてもアルゴルズムの学習プロセスは大仕事である。例えば、任意のテキスト(プロンプト)を与えると、それに続く自然な文章を生成できる言語モデル「GPT-3」を学習させる場合、最新のAIチップ1台なら約355年も連続で稼働させ続けなければならないという。

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