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

研究者は、電子チップを開発し、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た。アメリカ、中国、オーストラリアの研究者からなる国際チームが、新しい電子チップの開発に協力し、AIを強化するために高度なソフトウェアとハードウェアを組み合わせた小型デバイスを開発した。この研究は、RMIT Universityが主導し、Advanced Materials誌に最近掲載された。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することで、チップが光に反応する方法を変更し、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る。さらに洗練化すると、この技術は、より小さく賢いデバイス、ドローン、ロボットの基盤となる可能性がある。RMITのSumeer Walia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する。ワリアは、RMITニュースを通じて、「私たちの新しい技術は、複数のコンポーネントと機能を単一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高める」と説明した。「自然の最も優れたコンピューティングイノベーションである人間の脳にインスパイアされた、オールインワンデバイスに近づいている」ワリアによると、研究チームの目標は、脳が視覚情報を記憶としてエンコードする方法を模倣することである。まだ多くの作業が残っているが、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、拡張可能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を表している。大多数の商用レベルの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おり、クラウドコンピューティングを利用している。オンスाइटアプリケーションをより強力で信頼性の高いものにするために、プロトタイプチップは、エッジAIの例として、インテリジェンスとハードウェアを統合している。自律車やドローンなどのデバイスは、オンスाइटで大量のデータを処理できる必要があり、これらのデバイスは、新しいチッププロトタイプの技術に最適である。ワリアは、自動運転車のダッシュカムに、研究者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すると、信号、他の車両、標識、歩行者、植物などを認識できる可能性があると説明した。ワリアによると、チップは、「自律運転と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」を提供できる可能性がある。プロトタイプが使用する技術は、RMIT研究者によって以前開発されたチップに基づいている。これらの以前のプロトタイプは、光を使用して「記憶」を構築および変更していた。研究チームによって作成された新しい機能は、チップが自動的に画像をキャプチャし、画像を操作し、90％以上の精度でオブジェクト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ることを意味する。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る。オプトジェネティクスとは、光を使用して神経を正確に操作できるようになったバイオテクノロジーである。RMITチームによって開発されたAIチップは、黒リンを使用している。黒リンは非常に薄く、光の波長が変化すると電気抵抗が変化する。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、記憶ストレージやイメージングなどのさまざまな機能に役立つ。研究の主著者であるRMITのTaimor Ahmed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た。アフマドによると、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利点は、AIシステムとマシンラーニングアルゴリズムがより小さなデバイスで使用できることである。例として、アフマドは、科学者が人工網膜を小型化し、バイオニックアイの精度を向上させることができる可能性があると説明した。「私たちのプロトタイプは、環境から学習するように私たちのように、脳をチップ上に実現するという究極の目標への大きな進歩である」とアフマドは述べた。プロトタイプチップは、他の技術や既存の電子機器との容易な統合を念頭に設計されている。