LLNLの研究者、液滴に三目並べをさせる訓練を行う(LLNL researchers train liquid droplets to play tic-tac-toe)

2025-07-30  ローレンスリバモア国立研究所(LLNL)

ローレンス・リバモア国立研究所(LLNL)の研究チームは、液滴同士の接触部に形成される膜を用いた「液滴コンピューティング」により、三目並べをプレイ可能なニューロモルフィックシステムを開発した。電圧刺激に対する電流応答が訓練によって変化し、学習と短期記憶のような振る舞いを示す。この仕組みで手書き数字の識別や戦略的なゲームプレイも実現した。電子ではなくイオンを用いることで低消費電力・柔軟構造を可能とし、将来の生体模倣型コンピューティングの可能性を示す。

<関連情報>

液滴界面シナプスにおけるニューロモーフィック・イオンコンピューティング Neuromorphic ionic computing in droplet interface synapses

Zhongwu Li, Sydney K. Myers, Jingyi Xiao, Yuhao Li, […] , and Aleksandr Noy
Science Advances  Published:23 Jul 2025
DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.adv6603

LLNLの研究者、液滴に三目並べをさせる訓練を行う(LLNL researchers train liquid droplets to play tic-tac-toe)

Abstract

Ionic devices with memory capabilities can emulate neural functionality, enabling neuromorphic computing and biomedical applications. In this study, we report an ionic spiking synapse based on aqueous droplet interface bilayer assembly. Under stepwise triangular voltages, the device displays coupled memcapacitive-memristive behavior, showing noncrossing pinched hysteretic IV loops. This hysteretic ion dynamics can be regulated by modifying bilayer components, reconstituting protein channels, or adjusting droplet assembly configuration. Droplet interface synapses (DIS) exhibit fundamental neuromorphic behaviors such as paired-pulse facilitation/depression, spike rate–dependent plasticity, Hebbian learning, and short-term associative learning under classical conditioning. We also used reservoir computing with DIS to implement two learning algorithms: a classification algorithm that recognizes handwritten digits and a reinforcement learning algorithm that learns to play a board game of tic-tac-toe.

1600情報工学一般
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