来日したNVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が、東京で開催された「Build-a-Claw」イベントに予告なしで立ち寄った（https://blogs[.]nvidia[.]com/blog/japan-ecosystem-2026/）。会場では日本の開発者たちが、オープンモデル（誰でも無料で使える公開済みのAIモデル）とNVIDIAのプラットフォームでものを掴むロボット（クロー）を開発中で、フアン氏は抽選会の当選者に、個人でも使えるAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Spark」2台にサインをして贈った。 今回の来日でNVIDIAが打ち出した最大級の発表が、日本政府主導の「フィジカルAI（現実世界で動くロボットや工場設備を制御するAI）イニシアチブ」だ。経済産業大臣とともに発足式に参加したフアン氏は、製造業のノウハウと産業データ、世界的な技術リーダーを結集し、AIエージェントやデジタルツイン（現実の設備や環境をそっくりそのままコンピュータ上に再現したモデル）、ロボティクス向けのオープンなマルチモーダル基盤モデルを開発する構想を明らかにした。 理化学研究所ではNVIDIAのBlackwell GPU（NVIDIA最新世代のAI向け演算チップ）を使ったスーパーコンピュータが2台稼働を始めた。「AI for Science」向けのRIKYUはBlackwell GPUを1,600基搭載し、量子コンピュータとGPUを融合させた「ROQUO」はBlackwell GPUを540基搭載して、イオントラップ方式（電荷を帯びた原子をレーザーで捕まえて量子ビットとして使う方式）の量子コンピュータ「Reimei」ともつながっている。三菱ケミカルやみずほ銀行、慶應義塾大学などが参加した分子スペクトル解析（分子の電子構造や性質を調べる手法）のワークフローでは、量子コンピュータとGPUの組み合わせでCPUのみの場合と比べて13.4倍の高速化を達成。半導体製造用のEUVフォトレジスト（極端紫外線露光に使う感光材料）評価などへの応用も視野に入るという。 金融分野ではみずほが、NVIDIA DGX B200を皮切りに、日本の金融業界で最大級とみられるオンプレミス型（自社の設備内でシステムを運用する方式）のAI工場（GPUを集積してAIモデルを学習・運用する拠点）の構築を計画している。トヨタとも連携を拡大し、先進運転支援（L2++）向けAIやコード生成AI、工場のデジタルツインまで取り組みは多岐にわたる。 チップを売るだけでなく、金融・量子計算・製造・自動車と各業界のインフラそのものに入り込む。NVIDIAの日本戦略は、単なる半導体企業からプラットフォーム企業への転換をますます鮮明にしているように見える。

🧠 誤差逆伝播を使わない「生物学的に妥当な学習」が深いネットワークで失敗するのは、実は勾配のランク崩壊が原因でした。それを幾何学的な介入で解き、精度を1.4%から46.1%へ一気に引き上げた研究です。 タイトル: Overcoming Rank Collapse in Feedback Alignment URL: 📝 概要 フィードバックアラインメント（FA）は、誤差逆伝播に対する生物学的に妥当な代替手法です。順方向と同じ重みを逆方向にも使う「対称な重み転送」を必要とせず、固定のランダムなフィードバック重みで学習します。本論文は、FAが深い構造でスケールしない原因を「勾配のランク崩壊」と特定し、それを克服する手法を提案します。 ❓ 解決する課題 FAの誤差は、逆伝播に比べて著しくランクが低く、より低次元の部分空間に制約されてしまいます。このランク崩壊が、パラメータ空間の探索を大きく制限し、学習中に重みの整合（alignment）が進まなくなる根本原因でした。 💡 方法論と提案手法 勾配の次元性を高める、相補的な2つの機構を提案します。 ・Muonオプティマイザ：直交化に基づき、すべての特異値を1に設定します。モメンタム更新のスペクトルを平坦化し、これまで無視されていた方向を強調して、更新の幾何そのものを書き換えます ・バッチ正規化：隠れ層の活性を正規化して活性の直交性を促し、層をまたいで高次元の表現を維持します ・Muonは更新の幾何を均一化し、バッチ正規化は表現の次元性を保つ。両者を組み合わせると、学習を通じて豊かな学習方向が維持され、深いネットワークでもアラインメントが生まれます 🎯 ユースケース 逆伝播に依存しない学習や、脳に着想を得たニューロモルフィック計算、そして「最適化の軌跡の次元性」を扱う研究全般に役立ちます。 📊 実験結果 ・CIFAR-10・CIFAR-100・STL-10・Tiny ImageNetで、AlexNetとResNet-18を用いて評価しました ・CIFAR-100・ResNet-18では、ベースラインFAがわずか1.4%だったのに対し、FA+バッチ正規化で37.1%、FA+Muonで25.3%に向上しました ・FA+Muon+バッチ正規化で46.1%（バッチ正規化単独比で約9ポイント改善）を達成しました ・同様の改善が、すべてのデータセットとアーキテクチャで確認されました #DeepLearning# #Neuroscience#