人工知能モデルを現在の小規模な実験室でのデモンストレーションをはるかに超えてスケールアップし、計算効率を向上させるために、バックプロパゲーションベースのアプローチとバックプロパゲーションフリーのアプローチなどの物理ニューラルネットワークをトレーニングする方法が検討されています。