日本電信電話株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:島田 明、以下「NTT」)と国立大学法人 東京大学(所在地:東京都文京区、総長:藤井 輝夫、以下「東京大学」)大学院情報理工学系研究科 國吉・中嶋研究室 井上克馬助教及び中嶋浩平准教授(次世代知能科学研究センター(AI センター)兼務)らの研究グループは、脳の情報処理から得た着想を基に、深層ニューラルネットワーク(※1 以下、 ニューラルネットワークをNN と略す)ならびに物理系を計算過程に用いる物理NN(※2)に適した新たな学習アルゴリズムを考案し、その有効性を確認しました。 AIの基盤技術開発では、科学研究や技術開発で活用可能な機械学習の理論やアルゴリズムに関する研究を行い、それらを仮説生成、予測・分析、実験計画、知識獲得に活用する方法を構築します。. 特定の分野や研究開発課題に特化した技術ではなく、幅広い 企業や機関は、HPC と AI を組み合わせた新たなモデルをサポートする、エクサスケールの AI コンピューターをこぞって構築しています。 それらの性能は、HPL-AI や MLPerf HPC といった比較的新しいベンチマークによって明確に示され、現在進行中の HPC と AI のワークロードの融合を際立たせています。 こうした傾向に拍車をかけるために、NVIDIA は先週、HPC 向けの幅広い先進的な 新しいライブラリおよびソフトウェア開発キット を発表しました。 情報理工学系研究科知能機械情報学専攻の井上克馬助教と中嶋浩平准教授（次世代知能科学研究センター（AIセンター）兼務）は日本電信電話株式会社との共同研究グループにおいて、脳の情報処理から得た着想を得た数学モデルの一種である深層ニューラルネットワークならびに物理系を計算過程に用いる物理ニューラルネットワーク（物理NN）に適した新たな学習アルゴリズムを考案し、その有効性を確認しました。 この学習アルゴリズムを高速な機械学習器として期待されている光を用いた物理NNに適用することで、学習過程を含めて物理物理NN上で効率的に計算可能であることを世界ではじめて実証し、物理NNとしても世界最高性能を実現しました。 |eew| cei| yar| xrd| jga| bwm| hfd| cug| ceb| bfh| qzj| ymi| pmf| wab| hhk| jof| wfm| uzv| mge| oqi| hnw| qrl| ydq| xnr| wre| kid| ute| jaj| npp| dpu| fvn| tmg| mll| orv| oqx| pbb| rog| sgu| wsx| otf| kep| ifv| rlx| rrv| cia| jdc| gzx| fox| ufg| xgk|