NTTは、多様なデータ間の類似度を高速に計算する新技術を開発したと発表しました。この方法は最適輸送問題を応用し、計算量を大幅に削減する画期的なものです。データの類似パターンを識別することで、AI学習の精度とスピードを改善できる見込みです。
具体的には、データに含まれる特定の規則性「巡回対称性」を見つけ出し、これに基づいて計算量を削減することで、難しかった大規模なデータの分析を可能にします。テストでは、1000次元のデータ処理を大幅に軽減することに成功しています。
生成AI分野への応用が期待されるこの技術は、今後1～2年での実用化を目指しており、今後のAI開発に大きな影響を与える可能性があります。
出典 : https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/00532/