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高齢者の手の甲に浮かび上がる血管の話!

ここ最近のことであるが、ふと見つめた我が手の甲に浮かび上がる血管が急に気になり始めたのである!
昔はこんなことはなかったのにと!

そこで調べてみると、加齢に伴う皮膚の薄型化が大きな原因だそうだ!
手の甲の血管が浮かび上がるのは、加齢により手の甲の脂肪層が委縮し減少するからなのだそうだ!
不思議に思ったのは、お腹の脂肪は今もチョット食べ過ぎるとすぐに増えるのに、どうしてなぜ手の甲の脂肪は増えないのか?であった。
すると、人体の脂肪はどこも同じに見えても、部位によって「溜まりやすさ」と「減りやすさ」の性質が明確に異なるというのだ。

つまり、お腹の脂肪と手の甲の脂肪は、同じ脂肪でも種類が異なるのである!

人体の部位による脂肪と皮膚の主な違いを確認すると、脂肪の「質」とホルモン感受性については、 お腹周り(特に内臓脂肪や深い皮下脂肪)は、余剰エネルギーを蓄えやすい「合成優先」の脂肪細胞が多く集中しているとのこと。
一方、手の甲の脂肪は非常に薄い皮下脂肪の層しかなく、蓄積能力自体が極めて低いため、エネルギーの貯蔵庫としてほとんど機能しないそうである。

また、 微小循環と代謝については、手の甲は常に動かされ、末梢血流の影響を受けやすい部位である。その為に加齢や血行変化、日流量の維持に伴い、皮下脂肪組織が徐々に萎縮・減少していく特性があるのだそうだ。
さらには、手の甲は日常的に紫外線(UV)に晒されるため、光老化が進行しやすい場所なのだ。真皮のコラーゲンやエラスチンが減少して皮膚自体が紙のように薄くなり、クッションの役割を果たしていたわずかな脂肪が萎縮することで、すぐ下を通る静脈(血管)が浮き出て見えるのだ。

もっとも、静脈自体も変化する。加齢に伴い静脈の弾力性が低下すると、血管壁が広がって太くなり、薄くなった皮膚を持ち上げるようにしてより目立つようになるのだ。ハンドベインと呼ばれる現象である。

お腹の脂肪と手の甲の脂肪では、「エネルギーを蓄える役割を持つ大型の脂肪庫」であるお腹と「皮膚のクッションとしてしか存在しない極薄の脂肪層」である手の甲という構造的な役割の違いが、加齢によって正反対の見た目をもたらすのである!

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日本はAIの開発に必要な電力量をまずは百分の一に減らすべし!

今世界的に大量の電力を消費するデータセンターの建設が、大きな問題になっている!
その大きな理由の一つが、AIを開発するには大量の電力が必要になるとの話である!

そんなアホな話は蹴とばしてしまえ!
そして、日本はAIの開発に必要な電力量を数年のうちに百分の一にまずは減らすべし!
それが日本の進むべき道である!

1970年に米国で施行されたマスキー法の排出ガスの規制値は非常に厳しく、当時はマスキー法をクリアするのは不可能とまでいわれていた。しかし、日本のホンダのCVCCエンジンは世界で初めてクリアすることに成功した。そして、その合格第一号となったようにだ!

一番シンプルにAI開発の電力量削減の核心を言うと、全てを計算する構造から必要な部分だけ動かす構造へ転換することである。
要するに、「密」なることからから「疎」への転換だ!

今のAIチップは、答えを一つ出すたびに、回路のほぼ全域を毎回フル稼働させる。しかし、人間の脳ならばその逆で、関係ある神経細胞だけがパルス状に発火し、残りは静かにしていている。つまり脳の省エネの秘密は「賢い計算方法」やなくて「計算せんでええ部分を最初から計算しない」という引き算の発想にある。ここを見習えというのが、最優先課題なのだ!

その一つの手立てが、アルゴリズム面でのスパース化、つまり「疎」を上手く生かすことだ!
すでに一部実用化されているMixture-of-Experts方式では、質問ごとに関係する一部の「専門家」ネットワークだけを起動する。全パラメータを毎回総動員せんでよし、という点で脳の発火様式に近づいている。これは新しいハードウェアが要らない分、一番着手しやすいはずである。

次に、イベント駆動型のセンサー・入力設計がある!     入力段階からして無駄を出さない工夫も進んでいる。従来のカメラが一定間隔で全画素を撮るのに対し、輝度変化があった画素だけを報告するイベントベース・ビジョンセンサー(DVS)との統合が進んでいるのだ。「変化がない場所は報告すらしない」という発想を、入口から組み込むやり方だ。

三つ目には、ロモーフィック(脳型)チップという手もある!  スパイキング・ニューラルネットワークと呼ばれる、人間の脳のごとくに神経細胞の発火を模したハードウェア自体を作る方法である。

さらに考えるべきこととは、実は電力消費の相当部分は「計算」そのものではなく、データをメモリーとプロセッサの間で運ぶ移動コストにあることだ。メモリーの中で直接演算する方式なら、この移動コストを構造的に削れる!

これらを全部まとめると、ソフトとハードをリンクさせた共同設計が必要なのは明白なのだ!
あれやこれやの 一つ一つを、個別にやっても限界がある!

「疎に発火するアルゴリズム」と「疎な発火を電気的に安く処理できる回路」を最初から一体設計しないとダメなのだ。今のノイマン型(計算とメモリが分離した)アーキテクチャの延長線上では、決して根本解決にはならない!

これらはすべて、かなり多くの人が既に気付いている話である。それなのにいまだ実現出来ていないのだ!

だからこそ、日本は発想を根本から見直して、数年のうちにAI開発に必要な電力量をまずは百分の一に減らすことを目指すべきなのだ!

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