SETSUDEN｜節電プログラム
2011年の電力制約を契機に、日本では「使用量を測り、必要なところから削る」という節電が社会全体で実践されました。 その発想をAI研究へ持ち込み、AIの学習と運用を長期的なエネルギー効率の観点から見直します。 学習能力と品質を保ちながら、必要な計算資源とエネルギーをどこまで小さくできるかを探る、本ラボの旗艦プログラムです。
- SETSUDEN program
- energy-frugal learning
- low-bit AI models
Zeus AI Lab — Energy-Frugal Learning Research
学習に、
学習に、
雷はいらない。
Zeus AI Labは、AIの学習エネルギーをジュールで捉え、より少なくする方法を研究する、株式会社ゼウスの研究部門です。 低ビットAIモデル、省エネ学習、継続学習・エッジAI、そしてそれらを正しく評価する測定方法論を、旗艦プログラム SETSUDEN を中心に研究しています。
Measure learning in joules, not just FLOPs.
Research
研究テーマ
ひとつの旗艦プログラムと、それを支える3つの柱。「速いか」だけではなく、「どの品質に、何ジュールで届くか」を問います。
低ビット・省資源学習
低ビット表現を活用したAIモデルを対象に、学習に必要な計算資源とエネルギーを抑える方法を研究しています。 CPUや省電力デバイスを含む、多様な環境で継続的に学べるAIを目指します。
- low-bit AI models
- resource-frugal learning
- on-device adaptation
測定の方法論
ハードウェアカウンタや外部電力計を用い、AI学習のエネルギー効率を再現可能な形で評価する測定方法論を研究しています。 速度だけではなく、「どの品質に、何ジュールで届いたか」を比較できる評価基盤を整えます。
- whole-system energy accounting
- wall-power / hardware counters
- preregistered evaluation
人間×AIの研究方法論
研究上の判断、仮説の採否、設計責任は人間が担い、複数のAIをレビュー、検証、反証候補の探索などの支援に活用しています。 事前登録や監査記録を残し、再現性の高い研究プロセスを目指します。
- human-led research
- AI-assisted review
- preregistration / audit trail
Principles
研究の原則
Measure First
測ってから、主張する
推定だけで結論しない。ハードウェアカウンタと外部電力計を組み合わせ、可能な限り物理実測で確認します。
Falsify
反証条件を先に書く
実験前に予測と撤退線を定め、条件や解析方法を固定してから検証します。
Whole-System
エネルギーは全系で数える
学習本体だけでなく、その周辺処理や評価も含めたシステム全体の消費を見ます。
Negative Results
否定結果も成果として残す
うまくいかなかった機構と、その理由の分解も、次の設計につながる研究資産として扱います。
Reproducible
段階的に公開する
権利保護、機密性、第三者ライセンスを確認したうえで、再現性の検証に必要な成果物を段階的に公開します。
Research Status & Disclosure
研究状況と公開方針
SETSUDENは現在、検証と必要な権利保護を進めています。研究の方向性は共有しつつ、未公開の技術詳細や定量結果は段階的に公開します。
現在、検証中です
本ページに記載する研究テーマは、商用性能や一般的な省エネルギー効果を保証するものではありません。定量的な結果は、検証と必要な権利保護の完了後に順次公開します。
Protect first. Publish openly.
再現可能な研究を重視すると同時に、社会実装につなげるための知的財産も尊重します。未公開のアルゴリズム、実装、実験条件、性能値等は、必要な権利保護と検証を終えた後に段階的に公開します。
Publications & Artifacts
発表物
RESEARCH OUTPUTS 準備中
SETSUDEN：省エネAI学習に関する研究成果
定量的な結果や技術詳細は、検証および必要な権利保護の完了後に順次公開します。
REPRODUCIBILITY PACKAGE 公開検討中
測定データ・再現性資料
研究の再現性に必要な資料は、知的財産・機密性・第三者ライセンスを確認したうえで公開範囲を決定します。
Mission
計算資源の民主化
巨大なクラスタがなければAIを学習できない世界は、AIを持てる者と持たざる者を分けます。 私たちは、CPUや手の届く機材でも学び続けられるAIを目指します。 省エネルギー化を通じて、電力網や資本に制約のある場所にも「学習するAI」を届けられる可能性を広げたいと考えています。 ゼウスが2013年からミャンマーで続けてきた無料IT教育も、その問題意識と同じ線上にあります。
Generate genius.
天才は、どこでも生まれる。計算資源が、それを妨げないように。
Lab Overview
ラボ概要
| 名称 | Zeus AI Lab（株式会社ゼウス 研究部門） |
|---|---|
| ラボ設立 | 2026年 |
| 所在地 | 〒105-0003 東京都港区西新橋2-15-17 4F-BC |
| 研究責任者 | 桂 正典 |
| 研究領域 | 省エネAI学習／低ビットAIモデル／継続学習・エッジAI／エネルギー測定方法論 旗艦プログラム：SETSUDEN（節電） |
| 運営法人 | 株式会社ゼウス（2010年設立／AI・Web3・システム開発） |
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