パスワードを忘れた? アカウント作成
13389169 story
テクノロジー

NICT、レーザーカオス由来の乱数を使って教科学習プロセスを高速化できることを実証 30

ストーリー by hylom
AIブームに乗っかってみました的案件か 部門より

情報通信研究機構(NICT)が、半導体レーザー由来の光カオスを強化学習アルゴリズムに使用するための乱数源として使用できることを実証したと発表したPC Watch)。

強化学習のアルゴリズムでは乱数を使用するものがあるが、高品質な疑似乱数を高速に生成することは難しいことが知られている。乱数を高速に生成する手法として、半導体レーザーに外部から光を注入するとランダムな振る舞いを示す状態(カオス)となることを利用するものがあるが(過去記事)、今回の研究ではこの手法を使って乱数を生成することで、コンピュータなどの疑似乱数生成器を使用する場合と比べて大幅に高速に教科学習プロセスを実行できることを確認できたとしている。

この議論は賞味期限が切れたので、アーカイブ化されています。 新たにコメントを付けることはできません。
  • by NOBAX (21937) on 2017年08月24日 16時04分 (#3266807)
    乱数を使った教科学習で、強化学習をするのか

    (スルーしてもいいいけど、お約束で)
    • by COCKY (5646) on 2017年08月24日 16時33分 (#3266841)

      何の教科に対する効果が高いんですかねぇ。
      小・中・高それぞれで傾向が異なりそう。

      #一応おや(ry

      親コメント
      • by Anonymous Coward

        何の教科に対する効果が高いんですかねぇ。

        むしろいつ効果が高くなるのか
        それが今日かうわなにをするやめr

  • by Anonymous Coward on 2017年08月24日 16時34分 (#3266843)

    >半導体レーザー由来の光カオス
    もっと安いカオス源はないものでしょうかね。
    カオス乱数の良さというのはどう評価するのでしょうか。
    カオスにもランクがあるのかな?
    また、数値化はどうしてるのでしょう ADCに突っ込むのかな

    # おしえて偉い人!

    • 昔は、宇宙線の測定ってのは聞いたことがあるんですが、今日日だと多分速度が圧倒的に足らないですね。

      良質なのも重要だが、速度も重要。

      親コメント
    • by Anonymous Coward

      ああ、元記事見て何となくわかった気がする
      ・白色性が求められるが、そのスペクトルが十分高いところまで伸びている
      ・生成源ハードウェア部分で2値化スレッショルドを高速動的に変えられる
      辺りがキモのように思えます。

      • by Anonymous Coward

        違うような。元の論文を斜め読みしましたが、レーザーカオスはOrnstein-Uhlenbeck法による疑似カオス乱数や準乱数よりも負の自己相関が強く、強化学習に向くという話らしいです。ホワイトノイズは関係ありません。

        # モンテカルロ法に使われる準乱数の質(?)が低いことは既に知られていて、
        # 3DCGレンダリングの方面だと最近ブルーノイズと準乱数の組み合わせが流行り始めていますが、
        # それじゃダメなのかな?

        • by Anonymous Coward

          おっと読み間違えていました。
          「疑似カオス乱数や準乱数よりも」の「準乱数」は「準周期信号」の誤りです。

          準周期信号は良く知らないので、色々勘違いしているかも。

    • by Anonymous Coward

      カオスじゃないけど
      電気ノイズ等つこた既に実用中の乱数生成器を100個200個並列すればいいんじゃないかな
      CPU各コアの周りにぐるっと置いて熱源緩衝地帯を兼ねるとかさ

    • by Anonymous Coward

      ツェナー降伏だと出力ひくいんでショットキーバリアのノイズを使うという
      のは聞いたことがある

      宇宙線由来だと宇宙線そのものの変動が事前予測できなかったり
      ショットキーノイズも含め熱雑音ベースのものは恒温槽に入れる
      元素崩壊はだんだん数が変わるんで時折校正が必要

  • by Anonymous Coward on 2017年08月24日 16時41分 (#3266850)

    小学校を4年で卒業できるとか

  • by Anonymous Coward on 2017年08月24日 16時51分 (#3266856)

    高速高品質な乱数生成法ができたという話で、モンテカルロ法使うアルゴリズム全般に適用できる話でしょ。

    しかし、カオスってのは完全な乱数ではないわけで、このケースがどういう式で表されるのか知らないけど、
    アトラクターが結果に影響を与えるということはないんかね。

    • by Anonymous Coward

      カオスを用いた乱数発生のアイデアは昔からあったが、まだ生き残ってるものってあるのかね?
      今回のレーザーカオスも乱数としての性質の評価の話が抜けているが....
      自己相関の説明にいたっては理解不能
      「負の自己相関」の値が大きいということは、すなわち擬似乱数としての性質が悪い(隣接したサンプル間の相関がある)ということになるし、こんな説明だったらただちに批判を受けることが分かって書いてるんだろうか?

      • by Anonymous Coward

        >擬似乱数としての性質が悪い(隣接したサンプル間の相関がある)
        よくわかりませんが、ピンクノイズとかもそれはそれで有用なのでは。

    • by Anonymous Coward

      いや、むしろ強化学習(というか2つのスロットマシンから儲かるマシーンを探す問題)に応用してみたというのが肝のようだ。
      レーザーでカオスって話はもとからある話のようで、彼らが新たに考え出したわけではないみたい。つまりこの研究からスロットマシンを差し引いたら何も残らないという代物。出版先はScientific reports。金さえ出せば無条件に出る雑誌、というわけでもないだろうが?

      > 本実験では、レーザーカオスを毎秒最大1000億個でサンプリングし、データ処理はオフラインで実装しています。

      > 事前知識ゼロの状態から約 1 ナノ秒(10億分の1秒、1 ns

      • by Anonymous Coward

        いや、レーザーカオスを高速高品質乱数発生器として使ったというところが肝なんでしょ。

        • by Anonymous Coward

          レーザーでカオスで乱数発生はすでに知られている話で、それ自体は肝にはならない。

          出てくる乱数を使ってなにか具体的な問題を議論しないと新たな研究にならないわけで、それで彼らが選んだのがスロットマシンの選択問題。それにさらにAIがらみの今風の言葉をくっつけて何かのミスリードを誘おうとしているようにも思える(中身はニューラルネットとかには全く関係がない話なのだが) ただ、実際にやってることはいままでサイコロ(あるいは計算機の乱数)でやってたことをレーザーのサンプリング値に置き換えただけなわけで、それ以上のイノベーションがあるわけで

          • by Anonymous Coward

            そもそも乱数の生成を計算時間に含める必要はあるのだろうか。
            乱数は解こうとしている問題とは独立に存在するものだ。

            例えば、放射性同位元素の崩壊タイミングなど、完全に無秩序と考えられている乱数発生源などを使って、
            あらかじめ時間をかけて集めた質の良い乱数の膨大なデータベースから、
            必要になる度に1つずつ読みだしゃいいじゃんね。

            何かの設計で円周率が必要になる度に、必要精度の円周率を計算しているような違和感だ。

            • by Anonymous Coward

              ハードSFの種にできそう。

              リアルタイムに生成したレーザーカオス乱数→学習が上手く進む
              事前に作って用意した十分な量の{レーザーカオス乱数, じっくりことこと計算して作った擬似乱数, その他思いつく限りの乱数}→何故か学習精度が上がらない

              実は、学習過程に量子論的な不確定性から最適解を汲み上げる謎の仕組みのプロセスが混ざっているから、
              学習を進めつつ随時、乱数を生成しないとダメで、それがデジタルコンピュータを、自我を持ったコンピュータに進化させる最後の1ピースだったとか。

              あ、観測者の意識とか意思へ原因を持っていくのも定番か。
              意識というものには、自らの望む波動関数の収束を引っ張り寄せるという謎の性質が備わっているけど、その力は実に弱い。
              事前に乱数を纏めて用意するような作業に影響を及ぼすことはできないけど、
              学習が進むごとに生成される量子乱数には毎回ごくごく弱い影響を与えていて、
              それらが膨大に積み重なることで、結果に観測可能な影響を及ぼすに至っている、とか。

              • by Anonymous Coward

                量子論ではすでに「隠れた変数」仮説は否定されてますやん。

      • by Anonymous Coward

        将来ニューロチップを開発する場合、集積度を高めていく方法と超高速化して疑似的にネットワークを構築するのかって選択がありますが、これは後者に属するものなのでしょう。

        ニューラルネットは何の相関があるかはっきりとわからないものを突っ込んで何らかの相関を見出したりといった利用もされるのであれば、何も使う乱数が白色である必要もないだろうって所が面白かったです。

        関連する話題としてがありますが、こちらでもカオス的な挙動と学習効率や正解率の関係が出てきます。 [srad.jp]

        個々のニューロンがどんな役割を果たしているのかは不明でも、カオス的な影響によってネットワークが部分的に性格付けされていくのでしょか。

        • by Anonymous Coward

          この研究は「学習」という言葉が入っているが、ニューラルネットワークとは全然関係ない話だよ。

  • by Anonymous Coward on 2017年08月24日 17時05分 (#3266865)

    いや、NTPやってるとこって知識しかないもので...

    • by manmos (29892) on 2017年08月24日 17時28分 (#3266882) 日記

      NTPのためにもセシウム原子時計を運用しています。
      この手の計測はお手の物かと。

      親コメント
    • いろいろな研究所が合併した歴史があるので対象が雑多(広範ともいう)になってるような

      • by Anonymous Coward

        つぎはNICTと産総研の合併では
        # ないない
        ## あるある?

        • by Anonymous Coward

          NICT [wikipedia.org] は総務省所管、産総研 [wikipedia.org] は経済産業省所管。縦割り行政で、互いの官僚が既得権益を守るので、合併はあり得ない。

          • by Anonymous Coward

            文部科学省の宇宙科学研究所 (ISAS)と旧科学技術庁の宇宙開発事業団 (NASDA) と旧総理府の航空宇宙技術研究所 (NAL)が
            合併しているのですが、例外ですかそうですか。

            • by Anonymous Coward

              まさしく例外な気がする。
              #根拠はない

    • by Anonymous Coward

      小金井の敷地の地下になんか隠してそうなタイトルにしないで下さい。
      謎の古代文明の遺跡くらいなら許しますが。

typodupeerror

一つのことを行い、またそれをうまくやるプログラムを書け -- Malcolm Douglas McIlroy

読み込み中...