(Key to resilient energy-efficient AI/machine learning may reside in human brain)
2021-11-01 ｱﾒﾘｶ合衆国･ペンシルベニア州立大学(PennState)
・ PennState が、人間の脳の自己修復に重要な役割を担うアストロサイト(星状細胞）の機能をハードウェアデバイスの物理現象において模倣する可能性に関する研究を発表。現行技術に比べ低エネルギー消費で作動し自己修復する AI と機械学習(ML)の実現の可能性を開く。
・ ニューロン（神経細胞）の支持細胞であるアストロサイトは、記憶、学習、自己修復や神経細胞活動の同期等の脳機能において重要な役割を担う、人間の脳の細胞の大きな部分を占めるグリア細胞の1 つ。
・ 脳機能の働きの解明に向けた研究が多く実施され、ニューロン-シナプスによる単純なモデルの再検討が試みられているが、脳の第三の構成要素であるアストロサイトの機械学習や神経科学での役割はこれまで見過ごされていた。
・ 盛り上がりを見せる AI や ML のスキルへの需要は、2025 年までに 71%の平均成長率での増加が予測されている。一方、AI と ML システムでの主要な課題は、コンピューター処理でのスイッチや半導体等の機械・電気的プロセスの複雑性が増大するため膨大な量のエネルギーを消費すること。
・ この課題の解決策の一つとして、より少ないエネルギーで情報を処理するよう進化した人間の脳機能を模倣するニューロモーフィックコンピューティングが注目されている。これには、損傷したニューロンやシナプスを自己修復する脳機能の可能性も期待されている。
・ 同大学は過去のスピントロニックデバイス開発での自己修復機能の研究で、一時的な情報の結合（様々なタイミングで起こる様々な出来事の関連性を整理する脳機能）にもアストロサイトが貢献することを発見。同デバイスの磁気構造が様々なカッツプリング機構を通じて同期できることを確認した。
・ 本研究に有用なアストロサイトの機能を理解するためのニューロサイエンスモデルとスピントロニックデバイスの理論モデルを開発。デバイスの理論モデリングを通じてその物理特性を理解し、神経科学モデルからアルゴリズム、デバイス物理特性まであらゆる要素を含む分野横断的なモデリングフレームワークの構築の可能性を探究した。
・ 本研究は、革新的なハイリスク・ハイリターンの学際的プロジェクトを対象とした、米国立科学財団(NSF)の Early Concept Grant for Exploratory Research プログラムが支援した。
URL: https://www.psu.edu/news/materials-research-institute/story/key-resilient-energy-efficient-ai-machine-learning-may-reside/
＜NEDO海外技術情報より＞
（関連情報)
Frontiers in Neuroscience 掲載論文(フルテキスト）
Emulation of Astrocyte Induced Neural Phase Synchrony in Spin-Orbit Torque Oscillator Neurons
URL: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2021.699632/full
Abstract
Astrocytes play a central role in inducing concerted phase synchronized neural-wave patterns inside the brain. In this article, we demonstrate that injected radio-frequency signal in underlying heavy metal layer of spin-orbit torque oscillator neurons mimic the neuron phase synchronization effect realized by glial cells. Potential application of such phase coupling effects is illustrated in the context of a temporal “binding problem.” We also present the design of a coupled neuron-synapse-astrocyte network enabled by compact neuromimetic devices by combining the concepts of local spike-timing dependent plasticity and astrocyte induced neural phase synchrony.
