東芝が脊髄反射型アナログニューロンチップを開発、AI処理の応答速度は1μs以下：ET2019

東芝情報システムは、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」において、ニューラルネットワーク向けのアナログ回路を搭載したICである「アナログニューロンチップ」を披露。1μs以下と高速な応答速度を実現していることから“脊髄反射型アナログニューロンチップ”と呼んでいる。

[朴尚洙，MONOist]

　東芝情報システムは、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」（2019年11月20〜22日、パシフィコ横浜）において、ニューラルネットワーク向けのアナログ回路を搭載したICである「アナログニューロンチップ」を披露した。1μs以下と高速な応答速度を実現していることから“脊髄反射型アナログニューロンチップ”と呼んでいる。消費電力も1m〜10mWでマイコンと同等レベルに抑えた。現時点で実用化時期は未定だが、今回のET2019などを通してさまざまな用途を模索したい考え。

　今回披露したアナログニューロンチップは、超低消費電力の環境でもニューロン回路を安定的に動作させるため、抵抗器でアナログ電流を制御して比較出力し、入力信号によりアナログ電流をクロス状に切り替えるという、東芝が考案した独自の動作原理に基づいている。東芝情報システムは、この技術を活用したICのシステム設計、試作、評価を行い、ニューロン回路としての基本的な演算動作および処理性能を実証した。今後の事業化も同社が担当することになる。

人の脊髄反射と新開発のアナログニューロンチップの比較（クリックで拡大） 出典：東芝情報システム

　一般的に、機械学習などによって得られるニューラルネットワークを推論アルゴリズムとしてプロセッサで実行するAI（人工知能）処理にはかなりの演算リソースが求められる。少なくとも、インテルやArmの「Cortex-Aシリーズ」などのプロセッサと大容量のメモリが必要で、マイコンレベルのプロセッサを使って低消費電力で実行するのは難しいとされている。また、推論アルゴリズムの応答速度も1ms以上あるといわれている。

　ET2019の展示では、1層分のニューラルネットワークを実装できるアナログニューロンチップを用いて、5つあるタッチセンサーからの入力に対して脊髄反射的に信号を出力するデモを披露した。比較として、同じ1層分のニューラルネットワークを実装した小型マイコンの入力から出力までかかる時間も示した。このアナログニューロンチップと小型マイコンの消費電力はほぼ同等だという。

アナログニューロンチップのデモに用いたボード（左）。5つのタッチセンサーの上側にアナログニューロンチップ、左側に小型マイコンボードが配置されている。デモでは、PCベースのオシロスコープ画面で応答速度の違いを示した（右）。黄色で示されるタッチセンサーからの入力に対して、水色で示されるアナログニューロンチップによる出力はほぼ遅延がない。一方、緑色で示されるマイコンによる出力は約1msの遅延が発生している（クリックで拡大）

　東芝の説明員は「半導体のアナログ回路を使って、低消費電力でニューラルネットワークを動作させる不安定になりがちだった。この課題を克服するために、抵抗器でアナログ電流を制御する動作原理を考案した」と述べている。