Thermo-NN이라는 프로젝트는 표준 FLOPs와 매개변수 수 간의 트레이드오프에 의존하는 대신, 란다우어 원리를 기반으로 열역학적 정보 비용을 최소화하여 신경망 아키텍처를 최적화하는 것을 제안합니다.
이 접근 방식은 결과를 하드웨어에 매핑하기 전에 CAMOS라는 인과 유도 단계를 사용합니다. 이는 네트워크 내 불필요한 정보 파괴가 정렬 실패에 기여할 수 있다고 주장하며, 물리적 정보를 보존하는 것이 해석 가능성 방법과 함께 유용한 제약 조건으로 작용할 수 있음을 시사합니다.
현재 이 프로젝트는 공개된 벤치마크나 성능 수치 없이 개념적 파이프라인만 제시하고 있으므로, 입증된 기술보다는 주목해 볼 만한 흥미로운 아이디어로 간주됩니다.