InsightXの量子化技術と四次元バイナリーマットリックス

#note書き初め

多くのAI技術者からご質問を受けた、四次元バイナリーマットリックスについて概略ですがご説明させて頂きます。

InsightXは、1980年代から膨大な医療データをも打ち凍て医学データの解析を効率化するために、特別なデータ処理技術を取り入れています。
その中でも、大きな役割を果たしているのが「量子化（Quantization）」という手法と「4Dバイナリマトリクステーブル(4D Binary Matrix Table®)」という独自技術です。

これらの技術について、わかりやすくご説明します。

量子化（Quantization）とは？

量子化は、複雑なデータを簡単な数字や記号に変換して圧縮する方法です。この技術を使うことで、データの重要な部分は残しつつ、全体のサイズを小さくすることができます。
例えば、大量の文章から要点だけを抜き出して短いメモにするようなものです。これにより、少ない計算量で高速にデータを処理できるようになります。

4Dバイナリマトリクステーブル(4D Binary Matrix Table®)とは？

「4Dバイナリマトリクステーブル」は、データを4つの次元で整理する特殊な方法です。ここで言う「次元」とは、データを分類する基準のようなもので、たとえば時間、場所、種類、状態などが含まれます。この技術の特徴を簡単に説明すると、以下のようになります：

1. 3次元のデータ構造
   データを立体的な「キューブ」の形に整理します。例えば、縦軸が時間、横軸が場所、奥行きがデータの種類という具合です。

2. 4次元目の追加
   さらに4次元目として、「層」や「属性」を重ねます。これにより、一見バラバラの情報が、関連付けられた形で保存されます。

3. 高速な検索と圧縮
   この整理方法により、データを圧縮しつつ、必要な情報を瞬時に取り出すことができます。まるで図書館の本を検索ボタン一つで正確に見つけられるような仕組みです。

日常的な例でイメージすると？

想像してみてください。大きな倉庫にたくさんの荷物が置かれているとします。普通に並べていると、目的の荷物を探すのに時間がかかりますよね。でも、倉庫内が「カテゴリー別」「時間順」「色別」などで完璧に整理されていれば、目的の荷物を一瞬で見つけられるはずです。この倉庫の整理術が「4Dバイナリマトリクステーブル」のイメージです。

InsightXの高速処理がもたらす価値

このような技術を用いることで、InsightXは膨大な医学データを短時間で解析する能力を実現しています。これにより、医師や研究者は患者の状態を素早く把握し、適切な治療や予防策を立案することが可能になります。

最近では、NVIDIA Ampereアーキテクチャにおいて、「Low-Precision Arithmetic with 4D Arrays」や「4D Binary Matrix Table®」といった手法を応用した低精度テンソルコアが採用されており、高次元テンソル計算を効率化する類似モデルも登場しています。

近年のウェアラブルデバイスの急速な発展により、PHR（個人健康記録）のデータ量や種類が予想を上回るペースで増加しています。
これを見越し、私たちは2023年より、「4D Binary Matrix Table®」の幅、奥行き、高さ、時間という四次元構造に加え、新たに時間軸のねじれ係数を取り入れた数学理論を基盤とする「5D Binary Matrix Table」の本格的な開発に着手しました。
この技術は、さらに大規模かつ多次元なデータ処理を可能にすることを目指しています。