米タフツ大学の研究チームが、AIシステムのエネルギー消費量を従来比で最大100分の1に削減しながら、同時に精度も向上させることに成功したと発表しました。ニューラルネットワーク（Neural Network）と記号推論（Symbolic Reasoning）を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用しており、ロボットの効率的な思考処理への応用を念頭に研究が進められています。
研究チームによると、従来のディープラーニングモデルは大量の演算と電力を消費する一方で、記号推論は少ないリソースで論理的な推論を行えるという特性があります。両者を適切に組み合わせることで、ニューラルネットワークが苦手とする構造化された論理処理を記号推論に委ね、全体の演算量を大幅に削減することに成功しました。精度向上についても、各手法の得意領域を活かした役割分担により実現したとされています。研究はロボティクスへの応用を主な目的としていますが、スマートフォンやIoTデバイスへの組み込みAIにも応用できる可能性があります。
Redditのr/artificialでは「100倍のエネルギー削減というのは信じがたいが、もし本当ならAIの電力問題を根本から変える」という投稿が大きな注目を集め、持続可能なAI開発についてのポジティブな議論が広がっています。Hacker Newsでも283件のコメントが集まり、「AIのカーボンフットプリント問題が叫ばれるなかで、これは本当に重要な方向性だ」という評価が多く見られます。
大規模AIモデルの訓練・推論には膨大な電力が必要であり、データセンターのエネルギー消費増大が環境問題として指摘されています。今回のTufts大学の研究が実用化に向けてスケールアップできれば、AIの環境負荷を大幅に削減する突破口となる可能性があります。今後は企業・研究機関による追証実験と、より大規模なモデルへの適用性検証が注目されます。