研究者が半導体材料を使用して脳神経を模倣する

コンピューターチップは、人工知能（AI）の最も重要な側面の1つです。強力な小さなピースは、自動画像認識の基盤であり、ロボットが特定の活動、たとえば歩くことを学習するのに役立ちます。AI技術の潜在能力が増大するにつれて、今日のコンピューターチップは、非常に強力でかつ経済的である必要がありますが、これは達成するのが難しいことです。

従来のマイクロエレクトロニクスは、物理的な限界により、ある程度までしか最適化できないため、研究者は、情報をより効率的に処理および保存する方法についてのインスピレーションを得るために、人間の脳にしばしば頼ります。

ドレスデン工科大学（TU Dresden）とヘルムホルツ・ドレスデン・ロッセンドルフ研究センター（HZDR）の科学者は、半導体材料を使用して、脳の神経の動作を初めて模倣することに成功しました。

研究は、Nature Electronics誌に掲載されました。

この研究は、HZDRの物理学者Larysa Barabanを含む3人の主要著者によって行われ、6つの機関による国際的な共同研究でした。

今日のマイクロエレクトロニクスと人工神経

今日のマイクロエレクトロニクスの性能を向上させるために最もよく使用される技術は、コンポーネントのサイズを縮小することです。シリコンコンピューターチップの場合、これは個々のトランジスターの縮小に相当します。

バラバンによると、「これは無限に続くことはできません。新しいアプローチが必要です。」

研究者は、脳を模倣し、データ処理とデータ保存を組み合わせることができる人工神経を作成することを目指しました。

「私たちのグループは、生物および化学の電子センサーに関する豊富な経験を持っています。」バラバンは述べています。「したがって、私たちは、バイオセンサーの原理を使用して、脳の神経の特性をシミュレートし、クラシックな電界効果トランジスターを修正して、人工神経トランジスターを作成しました。」

このアプローチにより、1つのコンポーネント内で同時にデータの保存と情報処理を行うことができます。今日最もよく使用されるトランジスタ技術では、これらの2つのプロセスは別々に行われ、結果として処理が遅くなり、性能が制限されます。

人間の脳

研究者は、多年にわたって人間の脳に基づいたコンピュータを構築しようとしましたが、多くの試みは失敗に終わりました。初期の試みの1つは、神経細胞をペトリ皿内の電子機器に接続することでしたが、ドレスデン工科大学の材料科学とナノテクノロジー教授であるGianaurelio Cunibertiは、「常に給餌が必要なウェットコンピュータチップは誰にも役に立たない」と述べています。

研究者チームは、神経トランジスタの実装に成功しました。

「私たちは、通常のシリコンウェハーに回路を付けた後、粘性物質、ソルゲルを適用します。」クニベリティは述べています。「このポリマーは硬化し、多孔性のセラミックになります。イオンは穴の間を移動します。電子よりも重く、励起後に位置に戻るのが遅いです。この遅延、ヒステリシスと呼ばれるものが、保存効果を引き起こします。個々のトランジスタが励起されるほど、開き、電流を流すことが早くなります。これにより、接続が強化され、システムが学習します。」

チームによると、チップは、最後の小数点まで計算するのではなく、数学的な計算を推定するため、精度は低くなるでしょう。

「しかし、それらはより賢いものになるでしょう。」クニベリティは述べています。「たとえば、suchプロセッサを持つロボットは、歩くことや把持することを学習するでしょう。光学システムを持ち、接続を認識することを学習するでしょう。すべてこれらは、ソフトウェアを開発する必要なく行われます。」

この種のコンピュータのもう1つの大きな利点は、可塑性により、動作中に変更や適応が可能であるということです。人間の脳と同様に、これにより、コンピュータは、最初にプログラムされていなかった問題に遭遇し、解決することができます。