米国時間1月16日、Facebookは人工知能に関する研究開発を促進するため、同社が推進する人工知能プロジェクト「Torch」のディープラーニング（深層学習）モジュールをオープンソース化し、企業や開発者に対して公開すると発表した。
Facebookにはオープンソースのコミュニティに貢献してきた歴史があり、過去には自身のデータセンター技術を公開したこともある。今回Facebookがオープンソース化する、Torch用に最適化されたディープラーニングモジュールや関連ツールなどの技術は、人工知能に関する各種分野の研究開発をおおいに促進する可能性がある。また、現時点でTorchを主に利用しているのは、学術機関の研究室や、Google、Twitter、NVIDIA、AMD、Intelなど人工知能の研究開発を進める企業に限られているが、今回のオープンソース化を契機に、より多くの企業がTorchに注目する可能性もある。
Facebookが今回オープンソース化する各種技術の中でも最大の目玉となるのは、畳み込みニューラルネットワーク「ConvNet」の学習を高速化するGPUレイヤコードである。Facebookの発表によると、人工知能の学習速度は研究開発の効率に直結するため、同社はGPUにおける畳み込み層の処理性能向上に注力したという。その結果、一般公開されている最速のコードと比較して最大で23.5倍という、飛躍的な高速化を実現できたとしている。
IBMがコグニティブコンピューティング「Watson」によるデータ解析の変革を喧伝するなど、学習するコンピュータは多くの産業に革命的な変化をもたらす可能性を秘めている。Facebookによる関連技術のオープンソース化は、そうした時代の流れを後押しするものとなるかもしれない。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
