［画像を見る］

　デジタル・プロセッサにとってトランジスタが肝であるように、アナログ（情報を連続的な量として扱う情報処理方式）のディープラーニング（深層学習）」にはプログラム可能な「レジスタ（記憶回路）」が肝になる。

　こうしたレジスタを複雑な層に並べれば、アナログの人工シナプスとニューロンからなるネットワークを作ることができ、AIはよりいっそう高度な処理が可能になる。

　マサチューセッツ工科大学の研究グループが開発した「陽子プログラム可能レジスタ」で構築された「人工アナログ・シナプス」は、人間の脳内にあるシナプスより、なんと100万倍も高速であるという。

　これまではあり得なかったほど複雑なニューラルネットワークを訓練することが可能で、自動運転車・嘘検出・医療用画像分析などに応用できると期待されている。

・脳とニューラルネットワークが学習する仕組み
　マサチューセッツ工科大学のプレスリリースによると、AIが学習する方法の1つである「ディープラーニング」は、意外にもデジタルよりもアナログの方が高速で、エネルギー効率にも優れているという。

　その理由は、アナログ・ディープラーニングを担う「アナログ・プロセッサ」が、データをメモリとプロセッサ間でやりとりせずに演算し、しかもそれを同時に並行して行えることだ。

　今回MITで開発されたアナログ・プロセッサの重要な部分が、「陽子プログラム可能レジスタ」と呼ばれるものだ。

　人間の脳における学習とは、すなわち「シナプス」という神経細胞同士の結合が強まったり、弱まったりすることだ。

　陽子プログラム可能レジスタにおける学習もこれに似ているが、それは「電気の流れやすさ（コンダクタンス）」の増減によって行われる。

［画像を見る］

photo by iStock

・生体細胞の100万倍の速さ
　電気の流れやすさは「陽子」で制御される。電気を流れやすくするには、レジスタのチャネル内に陽子をたくさん押し込んでやればいい。

　反対に流れにくくするには陽子を追い出す。そのために必要なのが、電子を遮断し陽子だけを通過させる「電解質」だ。

　これまでこの電解質には有機化合物などが使われてきたが、MITのグループは「無機りんけい酸ガラス（PSG）」を採用した。

　これは珍しいものでもなんでもなく、乾燥剤として使われるシリカゲルと同じものだ。だが、ここにほんの少しリンをくわえると、高い陽子伝導性を与えることができる。

　PSGフィルムは、非常に極端な電圧でも耐えることができ、10ボルトが加えられても絶対に壊れない。電場が強いほど陽子は高速化するので、生体細胞では不可能なスピードを実現することができる。

　その動きはまさに目にも止まらぬ速さ、ナノ秒という次元に達している。それは生体シナプスより100万倍も高速だ。

　ナノ秒という速さについて、研究グループのJu Li教授は、「陽子は量子トンネルの領域に近づいている」と説明する。

［画像を見る］

photo by iStock

・超複雑なニューラルネットワークの訓練が可能に
　今回のアナログ・プロセッサは、ニューラルネットワークの学習能力を大幅に向上させるだけでなく、エネルギー効率も非常に優れている。

　それゆえに室温であっても普通に動作する。これはコンピュータに組み込むことを考えれば、とても重要なことだ。

　これを使えばディープラーニングモデルをもっと簡単に開発し、自動運転車・嘘検出・医療用画像分析などに応用できるようになるかもしれないという。

　『Science』（2022年7月28日付）に掲載された研究の筆頭著者であるムラト・オネン（Murat Onen）氏は、「アナログ・プロセッサがあれば、今のようなネットワークの訓練などやらなくなるだろう」と述べている。

　これまでなら誰にも手に負えなかったような複雑なネットワークを訓練し、圧倒的な成果を挙げられるようになるとのことだ。

　オネン氏に言わせれば、その圧倒的なまでの性能は、車が速い車になったのではなく、宇宙船になったようなものであるそうだ。

References:New hardware offers faster computation for artificial intelligence, with much less energy | MIT News / written by hiroching / edited by / parumo


追記：（2022/08/06)本文を一部訂正して再送します。

『画像･動画、SNSが見れない場合はオリジナルサイト（カラパイア）をご覧ください。』