効率的なニューロシンボリックAIへの道 - ワークロード特性分析からハードウェアアーキテクチャの設計まで

ニューロシンボリックAIは解釈可能性、堅牢性、信頼性を高め、少ないデータから学習できる次世代の認知AIシステムとして期待されている。本研究では、ニューロシンボリックAIワークロードの特性を詳細に分析し、その結果に基づいて、ソフトウェアとハードウェアの最適化手法を提案する。