“液体”でリアルタイムAI学習 環境音に最適化、低消費電力でエッジデバイス応用に期待
独自開発した液体に音の信号パターンを与えることで高速にAI学習する──東京理科大学と産業技術総合研究所の研究グループが、4月28日にこんな研究成果を発表した。コンピュータのみでの処理に比べて消費電力を低く抑えられ、処理も高速に行えることからエッジデバイスでのAI学習への応用が期待できるという。 ニューラルネットワークの中間層を、コンピュータの代わりに物理系の作用を使って情報処理する手法は「リザバーコンピューティング」と呼ばれている。その例として研究グループは「貯水池（リザバー）の水面に石を投げ込んで生じた波紋のパターンは、投げ込んだ石のサイズや投げ込む順序を反映することから、石の時系列情報を推測できる」と説明する。 研究グループは、生活環境で聞こえる人の声などの周波数に適した、イオン性の液体を開発。入力をパルス信号で与え、液体を通過して電流として応答する際に、電流の減衰時間に入力の特徴が反
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
スパコンによる大規模分子動力学計算の現状
はじめに 最近、以下の新しい論文を投稿しました。 Effects of polymers on the cavitating flow around a cylinder: A Large-scale molecular dynamics analysis 高分子が円柱を過ぎる流れに対して与える影響を分子動力学法で解析したものです。私も共著者には入っていますが、筆頭著者である浅野さんが中心となって計算、解析したものです。 計算規模は、概ね100ノード20万コア5億原子100時間/1ランを複数回実行するくらいです。この論文は物理の論文ですが、本稿ではこの計算の「大きさ」についてつらつら書いてみようと思います。 分子動力学法の計算コスト この論文で用いられている計算手法は分子動力学法(Molecular Dynamics method, MD)と呼ばれるもので、原子の間に働く力を計算し、位置を
セル・オートマトン - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2022年3月） セル・オートマトンの一種ライフゲームで、ゴスパー（英語版）のグライダー銃がグライダーを放っているところ[1] セル・オートマトン（英: cellular automaton、略称：CA）とは、格子状のセルと単純な規則による、離散的計算モデルである。計算可能性理論、数学、物理学、複雑適応系、数理生物学、微小構造モデリングなどの研究で利用される。非常に単純化されたモデルであるが、生命現象、結晶の成長、乱流といった複雑な自然現象を模した、驚くほどに豊かな結果を与えてくれる。 正確な発音に近いセルラ・オートマトンとも呼ばれることがある。セルは「細胞」「小部屋」、セルラは「細胞状の」、オートマトンは「から
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