新しいシステムがAIのエネルギー消費問題を解決することを目指す

人工知能（AI）を使用するコンピューターは多くのエネルギーを必要とし、このコンピューティングパワーの要件は約3〜4ヶ月ごとに2倍になる。クラウドコンピューティングデータセンターは、AIや機械学習アプリケーションで使用され、1年間に小さな国々よりも多くの電力を使用する。多くの研究者は、このシステムは持続できないと警告している。

ワシントン大学を率いる研究者チームは、この問題を解決するための新しい解決策を発見した。AIと機械学習用の新しい光コンピューティングハードウェアである。このハードウェアは、従来の電子機器よりも高速で、エネルギー効率が高く、光コンピューティングによって発生する「ノイズ」を解決するのに役立つ。

この研究は、2023年1月21日にScience Advancesに掲載された。

ノイズを入力として使用する

研究論文では、チームは、AIと機械学習用の光コンピューティングシステムが、ノイズの一部を入力として使用して、システム内の人工ニューラルネットワーク（ANN）の創造的な出力を強化する方法を実証した。

Changming Wuは、ワシントン大学の博士課程の学生であり、論文の第一著者である。

「私たちは、従来のデジタルコンピューターよりも高速な光コンピューターを構築しました」とWuは述べた。「そして、この光コンピューターは、光ノイズから生成されたランダム入力に基づいて新しいものを作成できます。」

光コンピューティングノイズは、放射された光粒子、またはフォトンによって引き起こされる。これらは、デバイス内のレーザーと背景熱放射によって生成される。ノイズを目標とするために、チームは光コンピューティングコアを生成敵対ネットワーク（GAN）に接続し、ノイズ軽減技術をテストした。

チームは、GANに人間のように数字「7」を書くように指示し、視覚的なサンプルを観察してから練習する必要があった。光コンピューターは、サンプルと同様のスタイルを持つデジタル画像を生成する必要があった。

Mo Liは、ワシントン大学の電気・コンピューター工学の教授であり、論文の最終著者である。

「数字の認識をネットワークに学ばせるのではなく、人間のように数字を書くことを学ばせました」とLiは述べた。「私たちは、デューク大学のコンピューター科学のコラボレーターと協力して、エラーとノイズにロバストなトレーニングアルゴリズムを使用して、GANが光コンピューティングハードウェアのノイズの悪影響を軽減できることを示しました。さらに、ネットワークは実際にノイズをランダム入力として使用して、出力インスタンスを生成します。」

GANは、数字「7」の書き方を練習し続け、独自の書き方スタイルを開発し、最終的にコンピューターシミュレーションで1から10までの数字を書くことができた。

大規模デバイスの構築

チームは、現在の半導体製造技術を使用して、デバイスを大規模に構築することを目指している。これにより、パフォーマンスが向上し、より複雑なタスクを実行できるようになる。

「この光システムは、AIと機械学習で使用される人工ニューラルネットワークの創造性を高めることができるコンピューターハードウェアアーキテクチャを表しています」とLiは述べた。「しかし、より重要なことは、このシステムは大規模で、ノイズとエラーを軽減し、甚至利用できることを示しています。AIアプリケーションは非常に速く成長しており、将来的にはエネルギー消費が持続できないことになる。この技術は、エネルギー消費を削減し、AIと機械学習を環境に優しいものにする可能性があり、さらに高速で、高いパフォーマンスを実現できます。」