音波が脳を模倣するニューロモルフィック・チップに優位性をもたらす
Университет Аризоны
新しい研究によると、ニューロモルフィック・デバイスで音波を用いることで、生物学的ニューロンをよりよく模倣でき、電子デバイスより高速かつ高エネルギー効率で動作することが示唆されています。研究者らが開発した音響シナプスは、複数のファイ・ビットを使用して同時計算を実行し、花の分類で96.7%の精度を達成し、最先端の電子ニューロモルフィック・ハードウェアの最大10分の1の消費電力で動作します。
アリゾナ大学の研究者ら(Xiaodong Yan率いる)は、音波を用いて生物学的ニューロンをより忠実に模倣できる音響シナプスを開発した。このデバイスは、エポキシ接着剤で接続された3本のアルミニウム棒と、超音波送信機およびセンサーで構成される。研究者らは音波を用いてデータを符号化し、ファイビット(phi-bit)の位相を変調することでシナプス可塑性を模倣し、時間経過に伴う接続の強化・弱化を可能にした。テストでは、音響シナプスは従来の多層パーセプトロンニューラルネットワークよりもアヤメの花の分類で優れ、わずか39個のパラメータで96.7%の精度を達成し、最大精度に20%速く到達した。このデバイスの消費電力は、現在の電子ニューロモルフィックハードウェアの最大10分の1である。さらに、棒を1本追加することで、ドーパミンやセロトニンに関わるものなど、神経調節プロセスを模倣できるようになり、生物学的脳と同様の柔軟な適応が可能になる。この研究成果は、6月12日付の『Science Advances』に掲載された。
出典: IEEE Spectrum AI —
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