MIT（マサチューセッツ工科大学）の研究者が新しいタイプの人工の脳内シナプスに関する論文を発表した（MIT論文）。既存バージョンに比べてパフォーマンスが向上するという。物理的には紙吹雪の一片よりも小さいチップ上で数万単位の組み合わせが可能だ。小型で省電力仕様でありながら、複雑なAIコンピューティングをデータセンターに接続せずローカルで処理できるデバイスの作成に役立つという。
研究チームは「メモリスタ（次世代不揮発性メモリ）」を作った。シリコンによる脳内シナプスのシミュレーションだが、構造には銀と銅の合金も使用した。完成したのは画像を何回もしっかりと非常に詳細に「記憶」し、思い出せるチップだ。以前に登場した他のタイプの脳回路のシミュレーションよりも鮮明で詳細な「記憶」画像が得られた。
チームが最終的に目指すのは大規模で複雑なニューラルネットワークを人工で再現することだ。現在は、かなりのGPUコンピューティング能力を要するソフトウェアをベースとしているが、これを専用のハードウェアとして携帯電話やカメラなどの小型デバイスで使えるようにする。
従来のトランジスターは0と1の2つの状態のみ切り替えられる。これが現代のコンピューターの基礎を形成している。メモリスタはその中間の値も利用する点で、元祖アナログコンピューターである脳によく似ている。また状態を「記憶」できるため、同じ受信電流に対し同じ信号を何度も簡単に再現できる。
ここで研究者らが行ったのは、金属工学の概念からの借用だ。金属工学者がある金属の特性を変更したいとき、望ましい特性を持つ別の金属と組み合わせて合金を開発する。同様に彼らは、非常に薄い伝導チャネルでもイオンを一貫して確実に転送できるよう、メモリスタの正極に使う銀との組み合わせが可能な元素を発見した。
これが数万のメモリスタから成る超小型チップの作成を可能にした。「メモリ」から画像を確実に再現できるだけでなく、細かいところを改善したり、元の画像をぼかしたりするなどの推論タスクも実行できる。これまでの科学者が開発したメモリスタより性能が高い。
まだ先の話だが、プロジェクトチームが究極的に示唆するのは、ネットワーク接続がなく電力も最小限といった環境で、今日のスーパーコンピューター並みの能力で非常に複雑なタスクを実行できるポータブルな人工脳コンピューターに発展する可能性があるということだ。
画像クレジット：Getty Images
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（翻訳：Mizoguchi）