大阪大学は、4端子のメモリスタを用いた人工シナプス素子を開発し、生体が学習や行動する際に働く脳および神経系の情報伝達や処理に関わる連合性、変調性、相関性など高度な機能の実証に成功した。
大阪大学は2022年4月28日、4端子のメモリスタを用いた人工シナプス素子を開発したと発表した。これを用いて、生体が学習や行動する際に働く、脳および神経系の情報伝達や処理に関わる連合性、変調性、相関性など高度な機能の実証に成功した。
AI(人工知能)を支えるニューラルネットワークでは、学習時の計算にかかる消費電力を低減するため、ハードウェアの人工シナプス素子にメモリスタを用いる。メモリスタは、内部のドーパント不純物分布を可逆的に変化させることで、シナプスの重みに相当する素子抵抗を制御する。
今回開発した人工シナプス素子では、これまで1次元で制御していたドーパント不純物の分布を2次元で変化させることができる。これにより、シナプスの重みに相当する素子の抵抗状態を多様に遷移さることが可能になった。入力信号の経路や大きさなどで素子の抵抗状態を可逆的に遷移させることができるため、さまざまな機能を実装可能になる。
例えば、最初は大きな音に驚いても無害だと分かると反応しなくなる「慣れ」、逆に大きな音に危険を感じると小さな音にも敏感になる「感作」、犬にベルの音とエサを同時に繰り返し与え、ベルの音だけでも唾液が出るようになる「パブロフの犬」など、生体の脳や神経系が持つ高度な機能が実証された。
生体の脳や神経系では、複数の入力情報の組み合わせや比較により、処理と出力が決定する。今回開発した人工シナプス素子は、多くの入力信号の単なる総和だけを出力するのではなく、複数の入力信号の相関を推測して出力する機能を持つことから、生体の脳や神経系により近いといえる。今後、人のように学習して考える、新たなニューラルネットワークハードウェアの基幹素子への応用が期待される。
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