Literal Labs、460万ポンドの資金調達でより高速で省エネなAIモデルの開発を加速
Literal Labsは、従来のニューラルネットワークよりもはるかに高速で省エネなAIモデルを開発するため、460万ポンドの資金を調達した。
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AIスタートアップのLiteral Labsは、プレシード資金として460万ポンドを調達しました。同社は、現在のニューラルネットワークよりも数桁速く、エネルギー効率が高く、説明可能な論理ベースのAIモデルの開発を進めています。そのアプローチは、ジョン・マカシーと同時代の数学者でありニューラルネットワークの先駆者であるミハイル・ツェトリンの研究にインスパイアされています。ニューラルネットワークと同様に、Tsetlin機械は複雑な機械学習トレーニングを実行できますが、ニューラルネットワークとは異なり、命題論理に基づいているため、計算効率とエネルギー使用が向上し、推論速度も向上します。最近のMLPerf異常検出ベンチマークでは、Literal Labsが「従来の技術」に比べて54倍速い推論を実現し、同等のニューラルネットワークに比べて52倍少ないエネルギー消費を達成したことが示されています。また、XGBoostよりも250倍速いパフォーマンスを実現しました。