人工知能研究者がエネルギー消費を削減するために「可逆コンピューティング」への注目が高まっている。この技術はデータを削除せずに計算を前進および後退させることが特徴で、エネルギー効率を大幅に向上させることができる可能性がある。 1961年、IBMの物理学者ロルフ・ランダーは、情報の消失が熱となることから、計算中に情報が失われるとエネルギー効率が低下すると証明した。これに対し、1973年にチャールズ・ベネットは「アンコンピュテーション」という手法を提唱し、計算結果を保存してその後逆に計算を行うことで、情報とエネルギーの損失を回避できると主張した。しかし、この方法は通常の計算に比べて時間が2倍かかるため、実用性が低かった。 1990年代、MITのエンジニアチームは、低熱損失を目指したプロトタイプチップを開発。マイケル・フランクは博士課程で参加し、可逆コンピューティングの主要な支持者となった。しかし、2000年代初頭には、実用化への障壁が高く、研究の資金不足に苦しんだ。 最近、コンピュータの回路が極端に小型化し、基本的な物理的限界に直面しているため、可逆コンピューティングへの再注目が高まっている。2022年、カムブリッジ大学のハンナ・アーリーは、可逆コンピュータでも一定量の熱が発生するものの、処理速度を落とすことで熱放散を最小限に抑えることができることを示した。AIでは並列処理を行う際、可逆チップを遅く動かし、使用量を増やすことで、総合的にエネルギー効率が向上し、冷却システムの負荷も軽減できる。 これらの研究成果を受け、投資家の関心も高まり、ベネットと同じIBM出身のフランクとアーリーは、共同でVaire Computingを設立し、可逆チップの商業化に取り組んでいる。可逆プロセッサの実用化は待望されており、新たな計算技術として大きな期待が寄せられている。コペンハーゲン大学のトベン・エギディウス・モゲンセンは、「可逆プロセッサが現実のものとなるのは非常に興奮しています。」とのコメントを寄せている。