新しい光を利用したコンピューターチップがAIをより賢く小さくする可能性がある

研究者たちは、電子チップを開発しました。このチップは、人間の脳が視覚情報を処理する方法を模倣し、AIアルゴリズムと画像をキャプチャするためのハードウェアを組み合わせています。

アメリカ、中国、オーストラリアの研究者たちが協力して、AIを強化するためにソフトウェアとハードウェアを組み合わせた新しい電子チップを開発しました。この研究はRMIT大学が主導し、最近Advanced Materials誌に掲載されました。

研究チームによって作成されたプロトタイプデバイスはナノスケールであり、メタマテリアルを使用して光に応じてチップの特性を変化させることで、AIソフトウェアとコンピュータイメージングハードウェアを統合しています。この技術をさらに改良することで、より小さく賢いデバイス、ドローン、ロボットを作成することができます。

RMIT大学のスメール・ワリア准教授によると、新しいチッププロトタイプは、モジュラーなコンポーネントを複雑なシステムに組み合わせることで、脳のような機能を実現します。

「私たちの新しい技術は、複数のコンポーネントと機能を一つのプラットフォームにまとめることで、効率と精度を大幅に向上させます」とワリアはRMITニュースで説明しています。「これは、自然の最も優れたコンピューティング技術である人間の脳にインスパイアされた、オールインワンAIデバイスに私たちを近づけるものです」

ワリアによると、研究チームの目標は、脳が学習する主な方法の1つである、視覚情報を記憶として符号化することです。まだ多くの作業が残っていますが、研究チームによって作成されたプロトタイプは、人間と機械の相互作用の改善、スケーラブルなバイオニックシステム、ニューロバイオティクスの大きなステップです。

ほとんどの商用レベルのAIアプリケーションは、オフサイトのソフトウェアとデータ処理に依存しています。クラウドコンピューティングを利用しています。プロトタイプチップは、インテリジェンスとハードウェアを統合することで、エッジAIの例を示しています。自律走行車やドローンなどのデバイスは、サイト内で大量のデータを処理できる必要があります。これらのデバイスは、プロトタイプチップの技術に最適なユースケースです。ワリアは、研究者たちが開発した神経インスパイアされたハードウェアを搭載したダッシュカムが、信号、他の車両、標識、歩行者、植物などを認識できることを説明しています。ワリアによると、チップは「自律走行とAI駆動の意思決定において、前例のないレベルの効率と速度」を提供できます。

プロトタイプが使用する技術は、RMIT研究者たちによって以前開発されたチップに基づいています。これらの以前のプロトタイプは、光を使用して「記憶」を構築し、変更しました。研究チームによって作成された新しい機能により、チップは自動的に画像をキャプチャし、画像を操作し、90%以上の精度で物体を認識するマシンラーニングモデルをトレーニングできます。

プロトタイプチップの設計は、オプトジェネティクス技術に影響を受けています。オプトジェネティクスは、科学者が光を使用して神経細胞を精密に操作できるようにする、登場するバイオテクノロジー技術です。RMITチームによって開発されたAIチップは、黒リンと呼ばれる半導体材料を使用しています。黒リンは非常に薄く、光の波長の変化に応じて電気抵抗が変化します。さまざまな波長の光を材料に照射すると、材料の特性が変化し、記憶保存や画像処理などのさまざまな機能に役立ちます。研究の筆頭著者であるRMITのタイモール・アハメド博士は、光ベースのコンピューティングシステムは、従来のコンピューティング方法よりもエネルギー消費が少なく、より正確で、高速であると説明しています。

アハメドによると、モジュラーなシステムを1つのナノスケールデバイスに統合することの利点は、AIシステムとマシンラーニングアルゴリズムをより小さなデバイスで使用できることです。例えば、アハメドは、科学者が開発した技術を小型化して人工網膜を強化し、バイオニックアイの精度を向上させることができることを説明しています。

「私たちのプロトタイプは、環境から学習する私たちのように、脳をチップに実現するという究極の目標に向けた大きな進歩です」とアハメドは述べています。

プロトタイプチップは、他の技術や既存の電子機器との統合を容易に設計されています。