xLSTM：新たなAIアーキテクチャが注目される理由
AIと新しいモデルに興味を持つなら、「xLSTM」という言葉を覚えておく価値があります。xLSTM（「Extended Long Short Term Memory」の略）は、現在一般的に使用されているTransformerモデル（例：GPT-4、Claude 3.5、Gemini 1.5）に代わる新しいAIアーキテクチャです。この革新的な技術の背後には、リンツで活躍する著名なAI研究者セップ・ホッホライターと彼のチーム、および2023年末に設立された関連AIスタートアップNXAIがあります。
最近発表された科学論文では、既存のTransformerモデルと比較してxLSTMの優れたパフォーマンスが示されています。特筆すべきは、この研究を行ったのがホッホライター自身のチームではなく、米国ブリッジポート大学コンピュータサイエンス・エンジニアリング学科のムスレ・アルハルティとオーシフ・マフムードという研究者たちである点です。彼らは、新しい研究でxLSTMが多変量長期時系列予測（LTSF）において非常に優れていることを示しました。簡単に言うと、この新しいアーキテクチャは他のAIモデルよりも予測能力が高い可能性があります。
現在、この画期的な成果はHacker Newsでも高評価を受けており、シリコンバレーなどのテック中心地で大きな注目を集めています。
### 「効率的で解釈しやすい予測」
アルハルティとマフムードによる研究では、交通量（時間ごと）、電力消費量（時間ごと）、天気（10分間隔）、インフルエンザ様症状などについてxLSTMによる予測実験が行われました。その結果、最新鋭のTransformerベースモデルやその他の時系列モデルよりも優れた性能を発揮したことが確認されました。特定指標として平均絶対誤差（MAE）や平均二乗誤差（MSE）が使用され、その精度が明らかとなりました。これにより、複雑なモデルに代わる有力な選択肢となり得ることが示唆されています。
総じてアルハルティとマフムードは、xLSTMが「効率的で解釈しやすい予測ソリューション」の基盤となり得る可能性について述べています。この技術革新は将来的に交通流動や電力消費、天候変動など、多岐にわたる応用分野で役立つことでしょう。
NXAIもまたこの方向性に強くコミットしています。「AI4Simulation」部門では産業向けシミュレーション開発にも取り組んでいます。例えば、「Microsoft Amsterdam」で開発された新しい天気予報モデルには、この技術者ヨハネス・ブランドステッターも貢献しています。この天気予報モデルは物理データだけでなく、大規模データセットからも優れた予測精度を実現しています。
現在NXAIは、大型資金調達ラウンドに取り組んでおり、中程度の数千万ユーロ規模の資金調達を既に成功させています。今年中には初めて競争力あるAIモデルを市場投入すると発表しており、その動向から目が離せません。
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