近年、人工知能の高度化に伴い、ニューラルネットワークの設計手法が急速に進化しています。特に注目されているのが、LLM（大規模言語モデル）を活用したニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）の研究です。この技術は、従来の試行錯誤的なネットワーク設計プロセスを自動化し、より効率的で最適化されたアーキテクチャの探索を可能にします。 物理ニューラルネットワークは、光学やアナログデバイスなど物理的なシステムを直接利用してニューラルネットワーク機能を実現する次世代型の計算システムです。従来のデジタルコンピュータと異なり、エネルギー効率に優れ、低遅延での処理が期待されています。しかし、物理デバイスの製造誤差やノイズなどの不確実性が存在するため、設計の堅牢性確保が大きな課題となっていました。 本研究が提案するLLMガイド型NASは、LLMの言語理解と推論能力を活用して、物理ニューラルネットワークの協調設計を実現するものです。ハードウェアとソフトウェアの設計を同時に最適化することで、デバイスの不完全性やバリエーションに対する耐性を持ったシステムの構築が可能になります。LLMが設計空間を効率的に探索し、各段階で物理的な実現可能性を判断することで、従来手法よりも短期間で高性能なネットワークアーキテクチャを発見できると期待されています。 この研究は、エッジコンピューティングやIoTデバイスなど、限られたリソースの中で高度な計算処理を必要とするアプリケーション分野での応用が見込まれています。物理ニューラルネットワークの実用化に向けた重要な一歩となる可能性があります。