国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Projects Agency: DARPA）は9月24日、人工知能（AI）システムの電力消費と性能のバランスを最適化する新プログラム「機械学習の物理へのマッピング（Mapping Machine Learning to Physics: ML2P）」を開始すると発表した。電気工学、数学、論理学、機械学習などの分野の専門家を招集し、エネルギー効率を考慮した新世代の機械学習の設計を進める。従来の機械学習モデルは性能の最大化のみに焦点を当てて設計し、電力消費を考慮しなかったことから、モデルの性能を物理的な電気特性（実際の電力使用量）にひも付けし、そのエネルギー使用量をジュール単位で測定することで、精度と消費電力の適切なバランスを実現するモデルを構築する。ネットワーク接続が制限・隔絶されるなどの電力制約の厳しい戦術的エッジ（tactical edge）環境でのAI導入が加速する中、省エネ設計に重点を置くML2Pの技術は、防衛分野を超え、将来的にはAIワークロードに最適化されたハードウェア設計にも貢献できるという。

DARPA “Energy-aware machine learning” (09/24/25)
https://www.darpa.mil/news/2025/energy-aware-machine-learning