持続可能で効率的なコンピューティングがAIイノベーションの次なるフロンティアとなる

人工知能(AI)はかつてないスピードで発展しているが、ChatGPTのような高度なアルゴリズムをトレーニングするために、高価でエネルギー集約的なグラフィック・プロセッシング・ユニット(GPU)に依存していることが、1つの大きな制約として浮き彫りになっている。OpenAIがChatGPTの訓練に1億ドルを投資したことからも明らかなように、計算技術の革新は不可欠であり、AI開発のコストが高騰していることを浮き彫りにしています。

こうした問題に対処するため、グーグル・ブレインやアルファベットのX、量子コンピューティング・プロジェクトの元従業員が設立したノーマル・コンピューティングやエクストロピックといった新世代の企業が、革新的なコンピューティング技術を開発している。

ノーマル・コンピューティング社は、人工知能(AI)の新展開として、電気発振器のランダムな揺らぎを利用して実用的な統計計算を行うストキャスティック・プロセッシング・ユニット(SPU)を発表した。この技術は、AIモデルが不確実性をよりうまく処理するのに役立つ可能性がある。

AIハードウェアの新しいパラダイムを開発するため、エクストロピック社は、量子コンピューティングの知識を利用したアナログ熱力学チップにニューラル・コンピューティングを組み込もうとしている。

チップ技術の限界と、AIアプリケーション向けの量子コンピューティングの進歩の遅れが、こうした取り組みを後押ししている。

AIモデルのサイズがプロセッサの処理能力を上回るペースで成長しているムーアの法則の収穫が減少していることも、代替手段の模索を促す要因となっている。英国を拠点とするベア・コンピューティング社は、情報を失うことなく計算を実行することで、チップ設計における熱制御という重要な問題に対処する可逆コンピューティングを研究してきた。

新しいコンピューター・モデルへの移行は、チャンスであると同時に課題でもある。すでに確立された技術を放棄するよう同分野を説得するのは容易ではないが、潜在的なメリットは大きい。この分野の技術者たちは、自分たちの革新がAI研究に革命をもたらし、技術と社会をより広く改善すると信じている。