最近、複数の研究機関の学者らが、物理ニューラルネットワーク（PNNs）という新技術を発見しました。これは、コンピュータ内で動作する私たちがよく知るデジタルアルゴリズムとは異なり、物理システムに基づいた全く新しい知的な計算方法です。
PNNsは、その名のとおり、物理システムの特性を利用して計算を実行するニューラルネットワークです。現在はまだ研究分野のニッチな領域ですが、現代のAIにおいて大きく過小評価されている重要な機会の一つとなる可能性があります。
PNNsの可能性：大規模モデル、低消費電力、エッジコンピューティング
現在より1000倍も大きなAIモデルをトレーニングし、スマートフォンやセンサーなどのエッジデバイス上でローカルかつプライベートな推論を実行できたらどうなるでしょうか？SF小説のような話に聞こえますが、研究によると、これは不可能ではありません。
PNNsの大規模トレーニングを実現するために、研究者たちは逆伝播法と逆伝播法を使用しない方法を含む様々な手法を探求しています。これらの方法にはそれぞれ長所と短所があり、現在、深層学習で広く使用されている逆伝播アルゴリズムと同等の規模と性能を実現できる方法はまだありません。しかし状況は急速に変化しており、多様なトレーニング技術のエコシステムがPNNsの活用に手がかりを与えています。
PNNsの実装には、光学、電子工学、脳型コンピューティングなど複数の分野が関わっています。行列ベクトル積などの計算をデジタルニューラルネットワーク構造と同様の方法で実行することも、潜在的な速度/エネルギーの利点を得るためにこの構造の類似性を犠牲にし、物理システムに最も自然な計算を実行させることも可能です。
PNNsの未来：デジタルハードウェアを超える性能
PNNsの将来的な応用範囲は非常に広範囲に及び、大規模生成モデルからスマートセンサーにおける分類タスクまで多岐に渡ります。それらはトレーニングが必要ですが、アプリケーションによってトレーニングの制約は異なる可能性があります。理想的なトレーニング方法は、モデルに依存せず、高速でエネルギー効率が高く、ハードウェアの変動、ドリフト、ノイズに対して堅牢である必要があります。
PNNsの発展には大きな可能性がありますが、同時に多くの課題にも直面しています。トレーニングと推論段階におけるPNNsの安定性をどのように確保するか？これらの物理システムを既存のデジタルハードウェアおよびソフトウェアインフラストラクチャとどのように統合するか？これらは解決すべき問題です。
論文アドレス：https://arxiv.org/pdf/2406.03372
