英国のオックスフォード大学とエクセター大学、およびドイツのミュンスター大学の研究者チームは、重要な成果を上げました。 画期的な 脳のシナプスを模倣した回路構造を備えたマイクロチップを開発することにより、人工知能の分野での研究が可能になります。 研究者らは、脳の物理的構造をエミュレートするチップ構造を設計することで、並列処理や組み込み学習など、人間が当然と思っているコンピューティングシステムの能力を実現することを目指している。

人間の脳では、ニューロンは、神経終末間のギャップを越えて電気化学信号を前後に送信することによって相互に通信します。 これらのギャップはシナプスとして知られており、シナプスを介して送信される信号は、私たちが考え、感じ、行動するすべての根源となります。

による Wolfram Pernice教授ミュンスター大学の論文の共著者によると、脳にはニューロンの約 10,000 倍のシナプスが存在します。 これは、人間の脳のように「考える」コンピューターを作成するには、コンピューターの回路構造内でシナプスのメカニズムを複製する必要があることを意味します。これはまさに達成されたことです。

このニューロンの設計が潜在的な計算能力をすでに大幅に向上させていないかのように、このマイクロチップにはもう XNUMX つの重要な特徴があります。それはフォトニック、つまり電気の代わりに光を使用して動作するということです。 フォトニック回路は、固有の光速度により、電気回路に比べてコンピューターの速度を飛躍的に向上させます。 フォトニックチップは、従来のチップが使用するエネルギーの一部を使用するため、より効率的になります。 および より強力な。

「私たちは世界初の統合型フォトニック・シナプスを実証しました。これは…フォトニック・ニューロモーフィック・コンピューティングにとって[最も]重要なステップです」と氏は述べた。 Harish Bhaskaran, オックスフォード大学応用ナノマテリアル教授であり、この研究チームのリーダー。

しかし、これは研究者にとって単なる第一歩にすぎません。

「次の明白なステップは、フォトニック発火ニューロンと、フォトニックニューロモーフィックコンピューティングのための完全なアーキテクチャでしょう」とバスカラン氏は述べた。 「長期的には、私たちの研究協力は…そのようなデバイスを使用してコンピューティング プラットフォーム全体を構築したいと考えています。」

言い換えれば、研究者らは、これらのフォトニックチップで構成される処理ユニット全体を構築し、脳内のシナプスと同じ方法で信号とデータを送信することを計画しているが、電気的な形ではなく光学的な形である。 もっと簡単に言うと、彼らは脳を模倣し、光の速度で動作するコンピューター全体を構築することを計画しています。

「人工知能、ビッグデータ、モノのインターネットには多くのアプリケーションが想像できますが、[このテクノロジーはまだ]初期段階にあることを強調しなければなりません。チップ上で計算できるという点では、さらに多くの革新が必要です。そして、オンチップニューロンなどの脳からインスピレーションを得たコンピューターの真の類似物を構築します」とバスカラン氏は述べました。

このテクノロジーはまだ初期段階にあるかもしれませんが、科学者たちが何十年も夢見、理論化してきたような計算能力を解放するための重要な一歩です。

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チェン・ゼングアン オックスフォード大学のカルロス・リオス氏、 C・デイビッド・ライト教授 エクセター大学の博士がこの研究に貢献しました。