1: 2017/06/26(月) 22:10:32.99 ID:CAP_USER
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、ディープラーニングに必要とされる複雑で多量の計算を光コンピューティングを使って高速化、低消費電力化する技術を開発したと発表した。まだ概念実証の段階だが、原理的にはディープラーニングの計算時間を大幅に短縮でき、従来のコンピュータに比べて消費電力を1/1000程度にできるという。研究論文は光学分野の専門誌「Nature photonics」に掲載された。

ニューラルネットワークに基づくディープラーニング技術は、画像認識や音声認識をはじめ、医療データベースの中から診断に利用できるパターンを見つけ出したり、膨大な化学式を探索して新薬を創出するなど、さまざまな分野で使われるようになってきている。

しかし、膨大なデータサンプルを学習する過程では時間とエネルギーを消費する大量の計算を行う必要がある。ディープラーニングで多用される計算は、主に行列同士の掛け算の繰り返しであるが、こうした演算処理は従来のCPUあるいはGPUには大きな負荷がかかるものとなる。

研究チームは今回、このようなディープラーニングの計算に適した新しいアーキテクチャとして、光を用いたニューラルネットワークシステムを提案。その概念を実証するための実デバイスを開発し、実際にディープラーニングの手法による音声認識実験を行った。

続きはソースで

http://news.mynavi.jp/news/2017/06/26/068/

論文
Deep learning with coherent nanophotonic circuits
https://www.nature.com/nphoton/journal/vaop/ncurrent/full/nphoton.2017.93.html
ダウンロード (3)


引用元: 【人工知能】MIT、光を使ったディープラーニングの原理実証 計算時間と消費電力を大幅削減 ©2ch.net

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2: 2017/06/26(月) 22:13:37.89 ID:7qdqjJ2F
一種のアナログ計算機なの?

4: 2017/06/26(月) 22:22:12.05 ID:PiNHXiNr
実用になる規模で作れるといいね

6: 2017/06/26(月) 22:32:31.12 ID:Oxa8D9TW
>具体的には、カスケード接続されたマッハ・ツェンダー干渉計56個の配列を
>シリコンフォトニクス集積回路上に形成したデバイスであるという。
>これを交互につないだ層構造を作って、
>脳内のニューロンの働きに似た非線形活性化関数と呼ばれる演算を行う。

わかりやすく説明してください

33: 2017/06/28(水) 07:01:35.87 ID:BoVfYWjs
>>6
ディープラーニングとかややこしい話するからあれなんであって
単純なニューラルネットワークを
フォトニックに形成しただけ

7: 2017/06/26(月) 22:32:51.92 ID:VzpD2Tff
光子アナコンだね

8: 2017/06/26(月) 22:37:48.27 ID:UGuwmdL1
なんだこれ、学習に使うんじゃなくて、学習済みモデルを光デバイスで組み上げる事で、予測時の処理効率が劇的に上がるっていうものかよ
FPGAの役割を光デバイスに置き換えただけじゃん
そんなものもいいけど、学習コストをどうにかしろよ

12: 2017/06/27(火) 00:05:48.89 ID:pl0474S2
>>8
いや、これは学習に使ってんだよ
90人分の音声でトレーニングした後に母音の識別をさせてる

9: 2017/06/26(月) 22:45:20.98 ID:gxunOZlQ
>>1
温度変化に極めてシビアなデバイスになりそうだが

14: 2017/06/27(火) 00:43:30.27 ID:FrYq0eKP
光演算素子は昔から話に出てきたが実用的な物になるのかな?

15: 2017/06/27(火) 01:43:14.68 ID:ml0dKbsm
最終的にはコストで半導体に負けるんだろうけど、行列演算専用の半導体素子ってのが有ってもいいような気がするな
メモリを馬鹿みたいに使う今のやり方はスマートじゃないのかも

16: 2017/06/27(火) 01:58:23.55 ID:wjQtu9YG
>>15
AVXとかのSIMDの代わりにCPUにぶち込むのは面白いかもね

18: 2017/06/27(火) 03:45:58.08 ID:1023Z1l1
粘菌でもできそう

24: 2017/06/27(火) 10:35:00.62 ID:nR2YgDGh
光DSPって解釈でok?

25: 2017/06/27(火) 10:59:20.57 ID:lrb3Gl71
フーリエ変換は計算量が2乗で効いてくるので、低消費電力はもちろん
処理が光速オーダーの一瞬でできることは素晴らしい

>>24
通信用と演算用は若干目指すところが違う

28: 2017/06/27(火) 13:29:03.19 ID:FrYq0eKP
物になるならGoogleあたりは専用チップ作るぐらいすぐやるだろうなあ

30: 2017/06/27(火) 20:30:59.35 ID:9Up87zV8
確実に絶滅させてくれる

31: 2017/06/27(火) 20:55:17.64 ID:dx79xQJq
面白そう
こういう核心的技術の発展は、ワクワクする反面、不安でもあるな。
人類の覇権の終焉を予感させる。

36: 2017/06/28(水) 22:04:59.09 ID:MlibLopx
交換機には使える技術だろうけどアナログなコンピュータがデジタルなコンピュータを超える事は無いと思う
鳥の真似をしたって飛行機を超える物は出来なかったように、人を超える人工知能もデジタルなコンピュータが進化して出来るんじゃね

39: 2017/06/30(金) 13:54:50.61 ID:1kug11Gw
>論文によると、今回のアーキテクチャでは、光干渉ユニットと非線形光学ユニットからなる光導波路1個1個がこれらの層と
>して機能する。これを使うと、原理的には、行列の乗算をほぼエネルギーゼロで、瞬時に計算できるという。

光コンピュータの原理的難点は非線形性がほとんどない光素子から無理に非線形性を引き出すためには
電子回路より遥かに大量のエネルギーを食うことなんで、こりゃただのほら話だな

41: 2017/06/30(金) 22:01:59.99 ID:PzEnRQSR
オペアンプ使ったアナログコンピュータじゃいかんの?
psocみたいなのでいいんじゃないかとか

43: 2017/07/01(土) 07:30:47.48 ID:mvOHDwiE
>>41
アナログでも電子回路のほうが安くて速くて集積度高くて消費電力も少ない、オペアンプまで行く必要もない

49: 2017/07/01(土) 08:28:31.78 ID:x0F5V/N0
>>41
じゃあお前のPCも電卓でいいんだな

42: 2017/07/01(土) 03:47:53.86 ID:l+itXjGK
パターン認識はGPUを用いたニューラルネットで出来てるんだから、パターン認識については半導体技術を進化させる以外の活動はたいした意味はないと思う
パターン認識した結果を記号や動作に出力するAIはそれで出来るけど知的な仕事はまだ出来ないからAI開発の次の目標が何かを考えるのが今後の課題

44: 2017/07/01(土) 07:54:02.10 ID:9B4BTtB9
光回路とかろくに売ってないものでやるってのが天才なんだろな

51: 2017/07/01(土) 08:49:02.90 ID:WojjvUsG
ムーアの法則ってこれまで何度ももう無理って言われてきたけど、
光コンピューティングが実用化されれば、
まだ続くの?

52: 2017/07/01(土) 09:03:08.03 ID:7vY1ptyP
>>51
電子と光で物理が違うのにムーア則が成り立つとなんで思うの?

54: 2017/07/01(土) 10:04:57.53 ID:TKieHJEu
intel「ガタッ、これだ!」