シリコンバレーに長く住んでいると、だんだん「すれっからし(*)」になってきて、世の中のブームに乗れなくなってきます。
最近の「AIブーム」も、「ふ〜〜ん、このブームで何回目だろう」と言う感じで流していましたが、「AI x Energy」の発表を聞いたり、古巣(H)の友人と議論すると「今回は本物かも〜」と思うようになってきています。
COVID-19の影響で時間があることもあり少しづつ勉強中ですが、「構造型情報処理←大事」「誤差を最小にするように係数を少しづつ変え、その結果を逐次学習するという処理を延々と繰り返す」「概知データで伝搬と逆伝搬を繰り返す」「所望の結果に向けてシナプス値を調整」「未知データを伝搬させ結果を出力」「膨大な単純計算(積和演算)」「大量の並列性の存在」「重み係数構造情報の高速メモリへの格納」「2値化ニューラルネット」
とかの意味が少〜しづつわかってきたように思います。
「推論」と「学習」の間の「DNN(Deep Neural Net)」を解くには、クラウド上の「A/Iサーバー」を用いる方法が一般的です。
しかし「巨大な配電網」に「網状に配置」された「多数のデバイスや分散電源」が数十ミリ秒(**)で最適解を得るには、「A/Iチップ」を用いたエッジコンピューティングが優れていると思います。
ということで、最近の勉強結果(!?)を発表する場をいただきましたので、僭越ながら40分ほどたわ言を喋らせていただきます。
https://ai-chip-design-center.org/aiforum202007/
・フォーラム：「AIチップ設計拠点フォーラム」
・阪口の演題：『米国で急速に進むエネルギー革命と人工知能』
・日本時間 ：2020年7月31日（金）13:35-14:15
・西海岸時間：2020年7月30日（木）21:35-22:15
・（誰でも登録・参加可能です。）
(*) 「擦れっ枯らし」って書くんですね。知らなかった。
(**) 60Hzの電力網の1周期は16.66ミリ秒。
「AIチップ設計拠点」→産総研と東大が協力して設立した、AIチップ開発加速のための拠点。
