脳をヒントにした新しいコンピュータチップ ^{CEFR B2}

従来のコンピュータアーキテクチャではメモリと処理が分離され、データの往復が性能低下と大きなエネルギー消費を招きます。AIの計算需要が増える中、AIデータセンターのエネルギー使用量はこの十年の終わりまでに倍になると見込まれ、より持続可能な設計が求められています。

こうした課題に対し、研究者はニューロモルフィックコンピューティングというアプローチを進めています。ミズーリ大学の物理学教授Suchi Guhaらは、有機トランジスタを用いてシナプスの働きを模した素子を作り、記憶と処理を同じ場所で行うことで消費電力を抑えようとしています。Guhaは脳が約20ワットで高度な作業を行う点を指摘し、効率の高さを強調しています。

チームは複数の有機材料を比較し、見た目は似ていても性能が大きく異なることを示しました。性能を左右するのは材料の組成だけでなく、半導体と絶縁層が接する薄いインターフェースや周囲との相互作用でした。分子設計とインターフェース品質の重要性が明らかになり、これがニューロモルフィックハードウェアの設計指針になります。

こうしたシステムは学習効率が高く低消費電力で、パターン認識や意思決定などの作業に役立つ可能性があります。研究はACS Applied Electronic Materialsに発表され、共著者にはMizzouとHamad Bin Khalifa Universityの研究者が含まれます。情報提供元はUniversity of Missouriです。