人間の脳を真似た省エネ設計の機械学習アルゴリズム「e-prop」が登場！ | Techable(テッカブル)

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

[misshiki]

“e-propでは、分散型アプローチをとることでニューロン間の処理の模倣に成功。エネルギー消費を抑えつつ、既存の機械学習アプローチと同程度のパフォーマンスを発揮するとのこと。”

[attyan7639]

こう考えると、人間って凄いんだな