Microsoft Researchは、アナログ光学コンピューターのプロトタイプを発表します

Microsoft Researchは、大規模な言語モデルを実行し、複雑な数学的問題に取り組む効率に革命をもたらす可能性を備えたアナログ光学コンピューター（AOC）を発表しました。この開発は、AIおよびクラウドデータセンター向けの新しいハードウェアソリューションの作成を目的とした、Microsoftの将来のAIインフラストラクチャイニシアチブ内の4年間のプロジェクトに由来しています。 9月3日に、チームは2つの重要な成果を発表しました。最適化ソルバーアルゴリズムの開発とAOCのアナログデジタルツインの作成です。英国のMicrosoft Research Cambridgeの将来のAIインフラストラクチャの研究者であるHitesh Ballaniは、この技術の実際の影響を強調しました。 「私たちは実際に、銀行とヘルスケアの2つのドメインで2つの現実世界の問題に大きな違いをもたらすことができるという厳しい約束を実現しました」とバラニはプレスリリースで述べました。 「まったく同じハードウェアがAIモデルにサービスを提供できることを示すことにより、まったく新しいアプリケーションドメインを開きました。」 4年前に開始されたAOCプロジェクトは、光データ送信の機能を大幅に強化します。光学ケーブルは半世紀のデータ転送に使用されていますが、Microsoftのイノベーションは64から256に処理されるパラメーターまたは重みの数を増加させます。 Barclays Bank PLCは、アルゴリズムを利用して、複雑な配達対支払い証券の問題に取り組みました。 AOCは、最大1,800の仮説的な当事者と28,000の取引を含む取引決済シナリオを正常に解決しました。これは通常、クリアリングハウスによって処理されるボリュームのほんの一部にすぎませんが、テクノロジーの可能性を示しています。さらに、アルゴリズムの機能は医療分野に拡張され、MRIスキャンを加速できます。通常、30分かかるプロセスは、AOCを使用して5分間に削減できます。 「透明になるために、それは私たちが今臨床的に使用できるものではありません」と、Microsoft Health Futuresの生物医学信号処理のシニアディレクターであるMichael Hansenは明らかにしました。 「私たちが走ったのはちょうどこの小さな問題だからですが、「ああ、この楽器が実際に本格的だったら…」という小さな火花を与えてくれます。 Microsoftのプリンシパルリサーチマネージャーであり、AOC開発チームの責任者であるFrancesca Parmigianiは、コンピューターを専門的であるが非常に効果的であると特徴づけました。 AOCは「汎用コンピューターではありませんが、コンピューターが非常に成功できる幅広いアプリケーションと現実世界の問題を見つけることができると信じています」とParmigianiは述べています。 AOCの重要な利点は、大規模な言語モデル（LLM）の推論、特に状態追跡に関連するエネルギー消費を減らす可能性にあります。 AOCは、固定点検索計算方法を採用することでこれを達成します。これは、問題の解決策を繰り返し求めています。 AOCは、デジタルセンサーを通過するさまざまな光強度に基づいて計算を実行することにより動作します。研究者は、光レンズ、デジタルセンサー、マイクロレッドを使用してプロジェクターを構築しました。彼らは、コストを最小限に抑え、既存のサプライチェーン内での製造可能性を確保するために、スマートフォンカメラセンサーなどの市販のコンポーネントの使用を優先しました。 Microsoft Researchは、2年ごとにAOCの新世代を開発する予定です。 「私たちが夢見ているような成功を収めるには、このハードウェアをどのように使用できるかを実験し、考えている他の研究者が必要です」とパルミジアーニは強調しました。チームの調査結果はジャーナル *Nature *に掲載されており、AOCのデジタルツインのリポジトリがGitHubで利用可能であり、この分野でのさらなる研究開発を促進しています。

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