海棲カメの戦略を量子材料で模倣する

パーデュー大学の研究者は、海棲カメの最も重要な知能特性を模倣する材料を発見しました。これにより、AIをより効率的かつ信頼性の高いハードウェアに構築することが可能になり、自動運転車、手術用ロボット、ソーシャルメディアのアルゴリズムなどの分野に影響を与える可能性があります。

この研究は、国立科学アカデミー紀要に発表されました。パーデュー大学、ジョージア大学、ラトガース大学、アーゴンヌ国立研究所の研究者チームによって行われました。

シュリラム・ラマナサンはパーデュー大学の材料工学教授です。

「海棲カメを研究することで、神経科学者はあらゆる生物の生存に不可欠な知能の特徴を発見しました。我々はその成熟した知能を利用してAIの開発を加速したいと考えています。」とラマナサンは述べました。

海棲カメから学ぶ

神経科学者は海棲カメから2つの主要な知能の特徴を学びました。つまり、慣れと感作です。慣れとは、ある刺激に慣れて反応が弱くなることを指し、感作とは、新しい刺激に対して強く反応することを指します。

AIの主要な問題の1つは、「安定性-可塑性のジレンマ」です。これは、AIが新しい情報を学習して保存する際に既存の情報を上書きしてしまう問題です。慣れによって、AIは不要な情報を「忘れる」ことでより安定性を高めることができます。一方、感作によって、新しい重要な情報を保持することができます。これにより、可塑性が可能になります。

ニッケルオキシドで戦略を実証する

研究者は、ニッケルオキシドで慣れと感作の両方を実証することができました。ニッケルオキシドは、その特性が古典物理学では説明できないため、量子材料です。量子材料がこれらの学習形式を使用することができると、AIを直接ハードウェアに構築することが可能になります。ハードウェアとソフトウェアの両方で動作するAIは、より複雑なタスクを実行することができ、エネルギー消費も少なくなる可能性があります。

「基本的に、海棲カメの実験を量子材料で再現し、これらの材料がAIにどのように役立つかを理解しようとしました。」とラマナサンは述べました。

海棲カメは、シフォンに捕獲されたときにその反応を弱めることで慣れを示します。海棲カメの尾に電気ショックを与えると、シフォンがより劇的に反応します。これは感作です。

これをニッケルオキシドで再現するには、電気抵抗の変化が増加する必要があります。ニッケルオキシドを水素ガスに反復的に暴露すると、電気抵抗の変化は時間の経過とともに減少します。しかし、新しい刺激であるオゾンが導入されると、電気抵抗の変化は大幅に増加します。

研究グループはこれらの発見を考慮し、パーデュー大学のエドワード・G・タイエマン・ジュニア記念教授であるカウシク・ロイが率いるチームがニッケルオキシドの挙動をモデル化しました。慣れと感作の戦略を使用してデータポイントをクラスターに分類するアルゴリズムを構築しました。

「安定性-可塑性のジレンマはまだ解決されていません。しかし、量子材料で観察された挙動に基づいてこれを解決する方法を示しました。如果、これらの材料を将来的にハードウェア化することができれば、AIはより効率的にタスクを実行できるようになります。」とロイは述べました。

これが実用的かつ有用になるためには、研究者はこれらの戦略を大規模システムでどのように適用するかを発見し、また、材料がコンピュータチップに統合されているときに刺激に反応する方法を決定する必要があります。