AIは学習の際に大きなエネルギーを消費する。これに対して人間の脳は、スーパーコンピュータ並みの処理を行っているにも関わらず、消費電力はわずか20ワット(スーパーコンピュータの100万分の1)程度だという。 ヒトのニューロン間の処理メカニズムを真似た「ニューロモーフィック・コンピューティング」を実現すべく、オーストリアのグラーツ工科大学の研究者らは、分散型の機械学習アルゴリズム「e-prop」を開発した。 同研究は、EUの資金提供で進められる神経科学とコンピューティングの研究プロジェクト「Human Brain Project」の一環だ。 分散型アプローチで脳の処理を模倣脳では、ニューロン同士が電気信号(スパイク)をやりとりして演算処理が行われている。スパイクやりとりの頻度は必要最低限に抑えられ、これが消費エネルギーの節約につながっているという。研究者らは、この原理を機械学習アルゴリズムに取
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