2つの主要課題

　アナログチップは、エネルギー効率に優れ、拡張可能なハードウェアソリューションを提供することで、さまざまなAIアプリケーションを進化させる可能性がある。アナログチップが特に影響を与える可能性がある分野として、エッジコンピューティングや、ニューロモーフィックコンピューティングが挙げられる。さらに、AIの学習と推論に適した性能を本質的に備えている。ニューラルネットワークの計算の中核となる行列乗算を、デジタルチップよりもはるかに効率的に実行できるのだ。そのため、AIの学習と推論で大幅にエネルギーを削減できる可能性がある。その結果、AIモデルの展開を（エネルギー消費量の点で）現実的に加速でき、デジタルチップの搭載／採用に伴う膨大なエネルギー増を抑えることができるだろう。アナログチップは、AI技術の持続可能性と拡張性を実現する上で、自然な選択肢になるわけだ。 　ただし課題もある。その一つが、デジタル演算の精度と正確性を実現するアナログコンピューティングアーキテクチャの開発だ。アナログ演算は本質的にノイズやばらつきを受けやすいため、これらの問題はAIモデルの信頼性に影響を与える可能性がある。現在、これらの懸念を軽減し、アナログAIシステムの堅ろう性を強化する技術の開発が進められている。 　もう一つの課題は、現在のAIシステムの大部分がデジタルインフラであるということだ。ここにアナログチップを統合するには、ハードウェアとソフトウェアスタックの両方に大幅な変更が必要になる。 　これらの課題はあるものの、アナログとデジタルの強みを融合するハイブリッドアーキテクチャの構築に向けた取り組みが進んでいる。省エネのAIソリューションの需要が高まる中、アナログチップは重要な役割を果たすと期待されている。 ※米国EE Timesの記事を翻訳、査読しました。