イジングマシンと平衡伝播でAIを進化させる

イジングマシンは、イジングモデルに基づいて動作する特別なハードウェアで、元々はスピンと呼ばれる小さな粒子がどのように相互作用するかを説明するものなんだ。このマシンは人工知能（AI）の分野で重要になってきていて、特にラベル付けされたデータを必要としない学習アルゴリズム、つまり教師なし学習に役立ってる。でも、イジングマシンをAIでうまく使うのは難しいことがわかっていて、従来の教師あり学習の方法とこれらのマシンの機能をうまく合わせるのが大変なんだ。

教師あり学習はAIモデルの高精度を得るために欠かせない。これは、正しい出力がわかっているラベル付きデータセットでモデルを訓練することで機能する。この研究では、「平衡伝播」という新しい方法を使ってイジングマシンを訓練する新しいアプローチを紹介してる。この方法を使うことで、イジングマシンは従来のソフトウェアベースのシステムと同じように訓練できるようになる。

研究では、D-Waveイジングマシンが使われ、MNISTデータセットから手書きの数字を認識するためのニューラルネットワークを訓練するのに量子アニーリングプロセスが使われてる。一つの注目すべき発見は、イジングマシンのスピンが特定の操作を支えるように接続されているため、畳み込みのような多くのニューラルネットワークで重要な操作がうまく行えること。結果として、イジングマシンはAIアプリケーションにとって有用なハードウェアの一種になり得ることが示されてる。

#イジングマシンを使う上での課題

科学者たちは、物理システムが人間の認知に似たタスクをどのように実行できるかを理解することに長年興味を持ってきた。結合スピンのイジングシステムは、これらの研究において重要な役割を果たしてる。イジングマシンは、スピンがニューロンを表し、その相互作用がニューロン間の接続を模倣する点で、ニューラルネットワークに似てると言える。

これまでのイジングマシンに関する学習は、ボルツマンマシンと呼ばれる方法が使われてきた。これらの方法は物理システムの特性を利用してバランス状態を見つけるけど、より高度な教師あり学習法と比べると複雑な分類問題に対しては劣ることが多い。

近年、AIに対する関心の高まりが、AIシステムの増大するエネルギー消費と計算ニーズに応えるさまざまなハードウェアプラットフォームの開発を促してきた。しかし、これらの新しいプラットフォームの多くは、グローバルコスト関数を最小化することに依存する最良の教師あり学習法とうまく連携できないことが問題なんだ。この不一致は、これらの方法に必要な計算が新しく出てきたハードウェアを支配する物理原則と合ってないことが主な原因。

2017年に紹介された平衡伝播法は、物理システムを教師ありの方法で訓練する能力で注目を集めている。これは、最新のソフトウェアメソッドで使用される勾配に似たローカル学習規則を使うことで行われる。このプロセスでは、物理システムはエネルギー関数を最小化することで安定した状態に向かって動かなきゃいけない。

#平衡伝播のメカニクス

平衡伝播は、物理システムが入力データから学びながら徐々に安定状態に達することを含んでる。この学習段階では、システムの出力が望ましい結果に合わせるように調整される。これは、複雑なグローバルな数学的プロセスではなく、ローカル測定を使ってエラー関数を最小化するようにシステムを促す動的摂動を通じて達成される。

平衡伝播の重要な利点は、イジングマシンのようなシステムを訓練できること。これらのマシンは、イジングモデルの基底状態を見つけるために設計されているので特に興味深い。しかし、現在のこれらのマシンの使用は、固定パラメータで特定の問題を解決することに主に焦点を当ててる。

イジングマシンを平衡伝播で訓練することで、より複雑なタスク、例えば教師あり分類にも応用できる可能性が広がる。でも、この訓練法には解決すべき三つの大きな課題がある。

まず、イジングエネルギー関数にはダンピング項がないので、安定した平衡に到達するのが難しい。イジングマシンはさまざまな方法を使って基底状態を見つけられるけど、平衡伝播のためのナッジ段階でこの状態を不安定にするプロセスが複雑なんだ。研究者たちは、平衡状態を優しく操作する方法を開発しなきゃならない。

次に、イジングスピンの性質が上向きか下向きかで、平衡伝播で使われるニューロンの連続状態とは異なる。スピンシステムでスムーズな変化を可能にする解決策を作り出す必要がある。

三つ目に、イジングマシンで平衡伝播を実装するには物理的接続の問題がある。従来のニューラルネットワークでは密な接続があるけど、スピンシステムはしばしば疎な接続になっている。これらの接続制限を克服するための戦略や、イジングハードウェアの能力に合わせてネットワーク設計を調整する必要がある。

#イジングマシンの訓練

この研究では、D-Waveイジングマシンを主要なプラットフォームとして使用し、平衡伝播がいかに効果的に訓練できるかを示してる。D-Waveマシンは、多くのスピンと精密な結合パラメータを持った豊かなアーキテクチャを有している。これらの機能は、開発中の訓練アルゴリズムに対応したPythonインターフェースを通じてリアルタイム制御をサポートしてる。

訓練プロセスは二つの主要なフェーズに分かれていて、フリーフェーズとナッジフェーズがある。フリーフェーズでは、バイアスフィールドを介して機械に入力データが導入される。スピンは入力に基づいて安定化し、マシンは量子アニーリング方法を使って基底状態に達する。

ナッジフェーズでは、出力状態とターゲット状態の間のエラーをキャッチするために、システムのエネルギーに追加の項が加えられる。望ましい出力と実際の出力の関係は、コスト関数を使って計算される。この場合、平均二乗誤差がそれに当たる。

これらのフェーズの終わりに、スピンの定常状態が記録され、マシンのパラメータの更新を計算するために使用される。このプロセスから導かれる学習規則は、スピンが正しい出力にどれくらい近づくかに基づいて重みを調整することを含む。

このアプローチは、イジングマシンがMNISTデータセットから手書きの数字を認識するために効果的に訓練されることを示している。達成された認識率は、従来のソフトウェアベースのニューラルネットワークと同等で、イジングマシンが複雑なタスクを実行できる能力を示している。

#フルに接続されたニューラルネットワークの訓練

D-Waveイジングマシン上でフルに接続されたニューラルネットワークを訓練するために、研究者たちはMNISTデータセットから手書きの数字を認識することに注力した。通常、フルに接続されたニューラルネットワークは複数の層から成り、各層にはいくつかのニューロンが含まれる。

訓練のために、各クラスから均等に収集した1000枚の訓練画像で構成されたバランスの取れたデータセットが使用される。訓練データは、ネットワークが効果的に学習するのに重要なんだ。

研究者たちはこのネットワークアーキテクチャをD-Waveイジングマシンにマッピングした。大きな挑戦は、フルに接続されたニューラルネットワークアーキテクチャとD-Waveマシンの物理的制約の間の接続の違いに対処することだった。チップ上の物理的スピンは特定の方法で相互接続されているため、すべてのニューロンが互いにリンクできるわけではない。

これを克服するために、エンベディングと呼ばれるプロセスが使用される。この技術を使うことで、研究者たちはフルに接続されたネットワークを疎に接続されたハードウェア上に表現できる。エンベディングプロセスでは、複数の物理スピンをチェーンのように繋げて論理ニューロンを表現し、すぐ隣のスピンを超えた接続を可能にする。

アーキテクチャがマッピングされると、訓練プロセスが始まる。入力データがネットワークにフィードされ、ネットワークは出力がターゲット値に対してどのように相対的であるかに基づいて接続を調整するために複数回パスを通って訓練される。

フルに接続されたニューラルネットワークの訓練結果は、印象的な認識率を示し、この訓練技術の有効性を裏付けている。

#畳み込みニューラルネットワークの訓練

フルに接続されたネットワークに加えて、研究者たちはD-Waveイジングマシン上で畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練することも目指している。CNNは、画像中のパターンを特定するためにローカルに接続されたフィルターを利用することで、画像分類タスクに非常に効率的なんだ。

フルに接続された層とは異なり、CNNは入力データの特定の領域にフィルターを適用して、画像の小さなパッチから効果的に学ぶことができる。ここでの課題は、CNNアーキテクチャをD-Waveマシンの接続グラフに直接マッピングすること。

畳み込み操作は、D-Waveマシン上の複数のクロスバーを使って行われ、それぞれが入力データの異なる部分を処理する。これにより、フィルターの同時処理が可能になって、畳み込み操作が従来の逐次的な方法よりも効率的になる。

畳み込みステップの後、出力はプーリング操作を通じて結合される。この研究では、複数のバイナリスピンが関与する際に出力の完全性を維持するため、最大プーリングではなく平均プーリングが採用されている。

ネットワークの最終層は、プールされた出力を処理して入力データのクラスを決定する完全に接続された分類器だ。訓練の後、畳み込みネットワークは優れた成功率を達成し、D-Waveイジングマシンを使用することの実現可能性を示している。

#将来の方向性

今後は、AIアプリケーションにおけるイジングマシンの能力を向上させる大きな機会がある。この研究は、イジングマシンが推論、エラーのバックプロパゲーション、およびダイナミクスを通じて勾配を計算するために効果的に使用できることを示している。

将来の世代のイジングマシンが発展すると、接続性と電力効率を改善するハードウェアの進歩に特に大きい、より大規模で複雑なネットワークをモデル化することが可能になるだろう。このアプローチと低消費電力のコンポーネントを組み合わせて、メモリスタ技術のようなものを利用することで、埋め込み型AIシステムの効率が向上する可能性がある。

計算の分野が進化し続ける中で、物理に基づいた学習アルゴリズムと革新的なハードウェアの統合が、エネルギー消費を削減しつつパフォーマンスを維持または向上させる新しいAIアプリケーションの道を開く可能性が高い。

#結論

この研究は、イジングマシンの機械学習タスクにおける可能性を実現する上での重要な進展を強調している。平衡伝播とイジングマシンの独自の特性を活用することで、研究者たちはこれらのシステムをさまざまなアプリケーションに効果的に訓練することが可能であることを示している。

調査結果は、イジングマシンがAIの分野において貴重な資産となり得ることを示唆していて、伝統的な計算方法に留まらずさまざまなタスクを実行できる能力を持っている。このようなマシンを使う探求は、将来より効率的で強力なAIソリューションへとつながるかもしれない。