「昔のものが再び新たな流行になる」

「復活する過去のトレンド：再び新たな流行の波」

過去のものが再び新たな価値を見いだしています。少なくとも、アナログコンピューティングのことを話しているならばそうです。”アナログコンピューティング”というフレーズを聞くと、テクノロジー界のヒップスターたちを指しているのかもしれません。ビニール盤をスポティファイより好む人々。ワードプロセッサーを置き換えるためにタイプライターを復活させたいと思う人々、またはChatGPTによって生成されるメモに価値をおく人々のことです。

しかしこれは全くの誤りです。

「アナログ」とは、デジタルモデルとは異なり、値を0や1として表現するのではないコンピューターのことを指します。それどころか、アナログコンピューターは電圧や流体力学など、さまざまな物理的指標で値を表現します。確かに、現在はこの種の機械は流行に遅れていますが、間違いありません、これらのコンピューターは人類の最も重要な進歩に貢献してきました。

「アナログコンピューターは、約1935年から1980年ごろまでの全盛期を誇り、月に行く手助けをし、ジェット機の設計、北米の電力網のモデル化、道路や橋などの重要なエンジニアリングアプリケーションの設計に大いに役立ちました」とカリフォルニア州マウンテンビューにあるコンピュータ歴史博物館のシニアキュレーターであるダグ・スパイサー氏は語っています。

現在の堅実なデジタル世界で「アナログ」という用語に懐疑的になるのは自然なことですが、アナログコンピューティングが復活しているのはノスタルジアではなく、その効用のためです。

人工知能（AI）革命が始まる中、企業や技術者はますます省エネで情報密度の高いデバイスを探し求めています。現在の半導体チップの制約を回避できるかもしれないのがアナログコンピューターです。

「アナログシステムは既にデジタル製品を凌駕しています」と、AIアプリケーション用のアナログプロセッサを製造する企業であるMythicの共同創設者兼CEOであるデイブ・フィック氏は語っています。

トップへ戻る

なぜアナログ？なぜ今？

アナログに転向する理由の大きなひとつに、デナードスケーリングが関係しています。

デナードスケーリングは半導体の世界でのスケーリング法則で、トランジスタが小さくなるほど、消費電力が少なくなり、同じ計算能力を提供するというものです。

この法則が1974年に提唱されて以来、デナードスケーリングは真実でした。Mooreの法則により、チップに収まるトランジスタの数は約2年ごとに倍増し、私たちはトランジスタをより小さく詰め込んだチップを作ることに非常に長けてきました。それぞれのトランジスタは（デナードスケーリングのおかげで）より大きなトランジスタと同じ計算能力を持っていました。したがって、時間の経過とともに私たちのチップは非常にパワフルになりました。

しかし、2005年にデナードスケーリングは崩壊し始め、ナノメートルスケールでトランジスタを作るようになりました。より高速なクロックでチップを駆動することがより困難になり、それでも手ごろな技術でチップを十分に冷却するために使用できるようになったことで、より多くのトランジスタをチップに詰め込むことによる利点が侵食されました。

これは、デジタルコンピューティングの有効性に影響を与える可能性があります。

デジタルコンピューティングは、アナログコンピューティングと比較して、より多くのデバイスを使用して簡単な計算を行います。例えば、デジタルでスカラー乗算を行うには、数百のトランジスタを持つ大きな乗算器設計が必要です。同じことがアナログコンピューティングでは電気ジャンクションと抵抗器だけで実現できます。

デナードスケーリングの崩壊により、特定の状況ではアナログコンピューティングを使用することが可能かつ有益になる可能性があります。なぜなら、アナログ技術は電子デバイスのフルオペレーティングレンジを使用するため、デジタル技術とは異なり、単一のデバイスで1ビット以上の情報を表すことができるからです。

「アナログコンピューティングは、1本のワイヤに27ビットの情報を持たせることで、信じられないほどのエネルギー効率とパフォーマンスを実現し、膨大な情報密度を実現します」とフィックは述べています。その結果、デジタルデバイスの集まりと同じ量の情報を処理するために必要なアナログデバイスの数は少なくなります。

ただし、これにはトレードオフがあります。アナログには独自の利点がありますが、全体としてデジタルコンピューティングの方が正確性と信頼性が高く、高い柔軟性とプログラム可能性を持っています。

その疑問が浮かび上がるのは：今日のデジタルコンピューティング技術は、あらゆる点でアナログに比べて優れているのではないでしょうか？結局のところ、アナログは過去のものではないのですか？

実際、そうではありません。

「アナログとデジタルの技術は、異なるトレードオフとコスト、利益を持っています」と、テネシー大学ノックスビル校の電気工学とコンピューターサイエンスの教授であるブルース・マクレナンは説明します。

実際、情報密度が重要であり、その情報がビットではなく実数によって表されるアプリケーションでは、アナログ技術が特に魅力的です。そのため、Mythicなどの企業がAI革命を進めるためにアナログに賭けているのです。

「エネルギー効率と性能の向上を提供するために、シリコンプロセスのスケーリングに頼るのではなく、革新的な設計技術を使用することがより重要になっています」とフィック氏は述べています。

トップに戻る

アナログインテリジェンス

Mythicが賭ける理由は何でしょう？実際には、特定のAIアプリケーションはアナログコンピューティングに非常に適しています。

「エッジAIアプリケーション、特に画像認識や物体追跡などのユースケースでコンピュータービジョンが必要なものに、アナログソリューションへの需要が最も高いです」とFick氏は説明します。

ドローンはその一例です。パッケージの配達から農業まで、あらゆることに使用されるドローンはリアルタイムで複数の大型深層ニューラルネットワークを処理する必要があります。しかし、フライト時間を延ばすためには省電力である必要もあります。モーアの法則が鈍化する中、アナログはますます有望な解決策となっています。

そしてその理由があります。

「アナログ技術の最も有望な使用例は、非常に大きな実数の配列を含むアプリケーションです」とマクレナンは述べています。高度なAIを提供する大規模な人工ニューラルネットワークがこれに該当します。マクレナンは、「大規模で低精度のアナログ計算」と表現されることができる人間の脳の計算能力を模倣しています。

それは、AI企業がますます多くの計算力を購入しようとする需要のタイプとなっています。

Mythicの例では、同社のアナログマトリックスプロセッサ（AMP）は、AIの世界で非常に需要の高いグラフィックプロセッシングユニット（GPU）の1つと同じ計算能力を提供し、消費電力はわずか1/10です。コンピュータービジョンにおいて、同社はアナログがデジタルに勝ると信じています。

「デジタルシステムがアナログプロセッサに追いつくのは非常に困難になるでしょう」とFick氏は述べています。彼は、MythicのM1076アナログチップがチップ上に80,000,000の重みを直接保存していることを挙げ、「これにより、コンピュータービジョンにおける最も低遅延の処理ソリューションとなり、そのクラスのすべてのデジタルシステムを凌駕しています。」と述べています。Fick氏などの支持者の意見では、デジタルコンピューティングの問題がパフォーマンスとスケールの改善に制約を与える場合、アナログコンピューティングはAI革命を進める方法を提供するかもしれません。

ただし、アナログコンピューティングには欠点もあります。

「アナログデバイスで高精度な計算を行うことは、デジタルデバイスよりもより正確な製造を必要とし、より困難で高価です」とマクレナンは述べています。デジタル技術では、性能向上のためにビットを追加するだけでよく、製造レベルでのより先進的な技術の乗算コストよりも安価です。アナログの支持者たちも、アナログとデジタルの使い分けの時間と場所があることを認めています。

「アナログコンピュータはデジタルコンピュータほど簡単にプログラムすることはできません。アナログ技術は、制限された計算クラスが必要な人工ニューラルネットワークなどのアプリケーションに最適です」とマクレナンは語ります。

トップに戻る

物理とデジタルの融合

アナログの支持者の中には、アナログとデジタルのコンピューティングの間に線を引くことができるのかと驚いている人もいます。

「私たちは実際の世界に住んでいると言わざるを得ないです」とSpicer氏は語ります。「デジタルシステムでさえ、定義済みのアナログのしきい値を持つアナログシステムです。」彼は、アイフォンの例を挙げています。デジタルマイクロプロセッサと加速度計、マイク、スピーカー、ジャイロスコープなどのアナログシステムを組み合わせたデバイスです。

アナログの真の価値は、人工知能と物理的世界の融合にあります。

今年は、ChatGPTや自然言語のみを使用して機械と対話する力を持つ生成AIツールの力について多くの議論がされています。しかし、それはただチャットボットとの対話に過ぎないものよりもはるかに大きなものへの橋渡しです。AIの進展により、物理的なものを含むあらゆるタイプの機械と簡単かつ使いやすいインターフェースを提供することができるようになりました。

それには、テスラ（https://www.tesla.com）やフィギュア（https://www.figure.ai/）などの企業が建設中の次世代の物理マシンが含まれています。これらの企業は、工場で使用するためのヒューマノイドロボットを製造しています。

マクレナンは、「[アナログ技術]は、自律ロボットやドローンなど、小型サイズと低消費電力が有利な場所で最も競争力を発揮する」と述べています。つまり、デジタル技術と身体的な世界の中で人工知能の驚異を結びつけるために使用される船のような存在です。

したがって、アナログ技術は現代のデジタル技術の競争相手ではなく、それに補完される存在です。デニングのスケーリングの崩壊を克服または回避できるかどうかはまだ分かりませんが、とにかくアナログ技術は特定の重要なギャップを埋める役割を果たしています。

スパイサーは、「アナログ技術は、デジタルシステムが外部世界と接続する必要がある場所にどこでも現れています」と述べています。過去のアナログ技術は、現在シリコンによって再発見され、再実装されています。

さらに読む

Abdul, A. Bite-Size Science: The return of analog computing, a brief on the latest quantum computing innovation, The Tufts Daily , March 10, 2023, https://bit.ly/3Ykz6Wf

Platt, C. The Unbelievable Zombie Comeback of Analog Computing, WIRED , March 30, 2023, https://www.wired.com/story/unbelievable-zombie-comeback-analog-computing/

Zewe, A. Q&A: Neil Thompson on computing power and innovation, Massachusetts Institute of Technology , June 24, 2022, https://news.mit.edu/2022/neil-thompson-computing-power-innovation-0624

トップに戻る

著者

Logan Kuglerは、フロリダ州タンパを拠点とするフリーランスの技術ライターです。彼は通信に定期的に寄稿し、ほぼ100の主要な出版物に執筆しています。

この著作物の一部または全部のデジタルまたは印刷物への個人または教室での複製は、利益または商業的な利益を得る目的でコピーが作成または配布されていない限り、費用を支払わずに許可されます。また、コピーにはこの通知と最初のページへの完全な引用が含まれている必要があります。ACM以外の他者の所有するこの作品の著作権は尊重されなければなりません。クレジットを付記して要約することは許可されています。それ以外の場合は、事前の明示的な許可と/または料金が必要です。発行許可を求めるには、[email protected]あるいはファックス（212）869-0481への問い合わせが必要です。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful