メモリとアルゴリズムだけでニューラルネットワークを実現――プロセッサを使わず消費電力を1000分1に - fabcross for エンジニアカリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）の研究チームは、高効率、高速なニューラルネットワークによる学習を実現するため、消費電力を最大で1000分1に減らせる新たなハードウェアとアルゴリズムを開発した。将来的には、スマートフォンや組み込み機器など低消費電力デバイスでのニューラルネットワーキングの実現を狙う。研究成果は、2018年12月14日発行の『Nature Communications』誌に掲載されている。 一般的に、ニューラルネットワークが物体の認識や自動運転などの高度なタスクを処理できるように学習させるには多くの電力と時間が必要だ。そのトレーニングには数百から数千のプロセッサというコンピューターネットワークを使っても数週間から数カ月かかり、その大半はメモリとプロセッサの間でデータのやり取りに消費されている。この問題を解決するため、UCSDのDuygu Kuzum教授率いる研究チー
