AIのエネルギー消費を99%削減する新型高率機械学習トランジスタ

ノースウェスタン大学の研究者らが開発したナノ電子デバイスは、現行技術の100倍少ないエネルギーで大量のデータを解析し、AIタスクをリアルタイムで実行する可能性を示している。新しいトランジスターは二硫化モリブデンと一次元カーボンナノチューブの二次元シートで作られ、その構造により即時に調整や再構成が可能。これにより、複数のデータ処理ステップを一つのデバイスで行うことが可能となる。さらに、テストでは公開ECGデータセットを解析し、6つの異なる心拍を98%の精度で分類することができたことが判明。この新技術はデータをリアルタイムで分析し結果を迅速に提供するため、ウェアラブルデバイス等のエネルギー効率が重要なシステムに適用され、より迅速な対応を可能にすると期待される。ただし、この研究が大規模な機械学習やAI機器に応用できるかは未確認。現在、AIの学習には巨大なエネルギーが必要となっており、この新技術が広く応用されればエネルギー消費の問題を解決する一助となりうる。

URL : https://texal.jp/2023/10/14/new-ultra-high-rate-machine-learning-transistors-reduce-ai-energy-consumption-by-99/