「熱力学コンピュータ」はAIニューラルネットワークを模倣可能 — 画像生成のエネルギー消費を桁違いに削減

科学者たちは、ランダムな摂動（熱ノイズ）から画像を生成できる「熱力学コンピュータ」を構築し、ニューラルネットワークの生成AI能力を模倣しましたが、そのエネルギー消費量は従来のAIシステムよりも桁違いに少なくなっています。従来のコンピューティングが熱ノイズを無視するのに対し、この新しいシステムは波の力を利用するサーファーのようにノイズを活用します。この研究は『Physical Review Letters』誌に掲載されました。研究者たちは、AIでノイズから画像を再構築するために使用される拡散モデルから着想を得て、ランジュバン方程式を操作することで、ノイズを段階的に除去するための必要な結合強度（回路接続強度など）を計算し、ランダムな入力から画像を生成しました。この確率的コンピューティングアプローチは、最適化問題に対して特に大きな効率向上をもたらし、主に「ブラックボックス」モデルが支配する分野に基本的な物理学的解釈を提供しますが、現在の実証はまだ初歩的なものです。

(出典：Live Science)