研究ハードウェア・推論 🇺🇸 27.07.2026 11:05

Sound Waves Give Neuromorphic Chips an Edge in Mimicking the Brain

Университет АризоныУниверситет Аризоны
New research proposes using sound waves in neuromorphic devices to better mimic biological neurons. These acoustic synapses, based on phase bits (phi-bits), can operate faster and more energy-efficiently than electronic counterparts. In an iris classification test, the device achieved 96.7% accuracy while consuming no more than a tenth of the energy of modern electronic neuromorphic systems.
アリゾナ大学の研究者らは、音波を利用して生物学的ニューロンの働きを模倣する音響シナプスを開発した。このデバイスは、長さ約60センチメートル、幅1.25センチメートルの3本のアルミニウム棒をエポキシ接着剤で接合し、その両端に超音波送信機とセンサーを薄いハチミツ層で貼り付けた構造を持つ。動作の基礎となるのは位相ビット(phi-bits)で、音波の位相に複数の値を符号化し、量子計算に類似した並列計算を可能にする。ただしこれは量子計算ではなく、その古典的な類似物である。phi-bitsの位相を調整することで、研究者らはシナプス可塑性、すなわち生物学的シナプスが時間とともに強化または弱化する性質を模倣することに成功した。150個のアヤメの花を3種に分類する実験では、単一の模擬シナプスを表す音響デバイスが、わずか39個のパラメーターで96.7%の精度を達成し、多層パーセプトロン(Multilayer Perceptron, MLP)よりも20%速くピーク精度に達した。比較として、MLPは同等の精度を得るために9個のニューロンとより多くのパラメーターを必要とした。研究者らは、新しいデバイスの消費電力が現代の電子ニューロモルフィックソリューションの10分の1以下であると試算している。さらに、わずか1本の棒を追加するだけで、システムはドーパミンやセロトニンなどの神経調節物質の作用を模倣できるようになり、これは電子ニューロモルフィックシステムでは通常、はるかに複雑な構造を必要とする。この成果は6月12日付の科学誌『Science Advances』に掲載された。
出典: IEEE Spectrum AI — 原文
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