爆速・低消費電力で深層学習もグラフ探索も条件付き最適化も行える?!脳型計算機の定量的実力 | AI-SCHOLAR | AI:(人工知能)論文・技術情報メディア

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3つの要点✔️ ANNよりも生物神経系に近い「Spiking Neural Network(SNN)」専用の計算機「Intel Loihi」を用いたニューロモーフィック計算分野初の大規模定量評価✔️ リカレント構造や時間的情報、確率性、スパース性といった脳に似た特徴を持つネットワークと相性が非常に良いと判明✔️ グラフ探索・条件付き最適化・スパースモデリングなどをSNNで解くと計算時間・エネルギー双方で「桁違いの利益」があることを実証Advancing Neuromorphic Computing With Loihi: A Survey of Results and Outlookwritten by Mike Davies, Andreas Wild, Garrick Orchard, Yulia Sandamirskaya, Gabriel A. Fonseca Guerra, Prasad Joshi, Philipp Plank, Sumedh R. Risbud(Submitted on May 2021)Comments: Published in: Proceedings of the IEEE ( Volume: 109, Issue: 5 )本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。  筆者まえがきこの記事で紹介する論文は、大多数の読者になじみがないであろう脳型計算、ニューロモーフィック・コンピューティング分野の大規模な論文であるため、本文に入る前に、得られている結果のうち特筆すべきものを掲載しておく。計算結果が出るまでの時間(レイテンシ)と、計算で消費したエネルギーの積「Energy Delay Product (EDP)」という重要な指標だけでも覚えて次の箇条書きを読んでいただきたい。

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@ai_scholar
@ai_scholar 脳型計算、ニューロモーフィック・コンピューティング分野を知っていますか? t.co/cINQG7cEdz
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@bioshok3 t.co/GjFWqhLJVs Intelから2017年に発表されたニューロモーフィックチップ「Loihi」 種々のアルゴリズムで2桁から11桁の計算効率の従来型のコンピュータからの上昇を確認。 これが2017年なら、2030年にはどうなってるんだろう。 1人1台端末にAIアドバイザーを保有する時代になっていきそう。

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