AI 機械学習は非常に多くのコンピューティング能力とエネルギーを使用するため、通常はクラウドで行われます。
しかし、現在の技術よりも効率が 100 倍高い新しい半導体は、モバイルおよびウェアラブル デバイスに新たなレベルのインテリジェンスをもたらすことが期待されています。
アメリカ・ノースウェスタン大学は、機械学習システムのバックボーンである分類タスク、つまり、大量のデータを分析し、重要なビットのラベル付けを試みるタスクを実行するように設計された半導体を開発しました
「現在、ほとんどのセンサーはデータを収集してクラウドに送信し、エネルギーを大量に消費するサーバー上で分析が行われてから、結果がにユーザーに返送されます。」「「このアプローチは信じられないほど、大量のエネルギーを消費し、時間の遅れも生じさせます。」
世界中の企業がChatGPTのような非常に巨大な言語モデルと、マルチモーダル AI のトレーニングを急ぐ中、エネルギー使用量とそれに伴う排出量は急増しています。2021 年時点でも、Google のエネルギー予算全体の 10 ～ 15% が AI に費やされており、その割合が大幅に増加していることは間違いありません
この技術が製品化されれば、それがいつになるかはわかりませんが、小型、軽量、バッテリー駆動のモバイル デバイスが、自身のセンサー データに対して機械学習 AI を実行するためのインテリジェンスを獲得することになります。これは、分析のために大量のデータをクラウドに送信する必要がある場合よりも早く結果を見つけることができることを意味します。また、収集した個人データがローカルで非公開で安全に保たれることも意味します
