2022-12-22 物質・材料研究機構,東京理科大学
NIMSと東京理科大学の研究チームは、「カオスの縁」と呼ばれる脳の特徴を、固体電解質薄膜とダイヤモンドの界面近傍で起こるイオニクス現象で再現することで情報処理を行う高性能AI素子の開発に成功しました。
概要
- 国立研究開発法人物質・材料研究機構と東京理科大学の研究チームは、「カオスの縁」と呼ばれる脳の特徴を、固体電解質薄膜とダイヤモンドの界面近傍で起こるイオニクス現象 (イオンと電子の振舞い) で再現することで情報処理を行う高性能AI素子の開発に成功しました。画像・人物・音声・匂いなどの分類や将来予測を含むあらゆるパターン認識・判断に利用できるため、幅広い分野で活用可能な低消費電力エッジAI端末機器への応用が期待できます。
- AI技術を支えるコンピュータそのものを脳に近づけるべく、コンピュータを構成する素子の改良が進められていますが、エネルギー効率や情報処理性能は、脳のそれに遠く及んでいないのが現状です。これまでの素子を用いたコンピュータが「カオスの縁」と呼ばれる脳特有の状態を再現していなかったためと考えられています。こうした見地から、「カオスの縁」を再現するハードウェアが検討されていますが、従来は多数の素子からなる大規模な電気回路が必要でした。高集積実装に適した小型素子も検討されていますが、シミュレーションによる性能予測に留まっていました。
- 今回、研究チームはリチウム固体電解質薄膜とダイヤモンドを積層した界面のイオニクス現象を利用して「カオスの縁」状態を発現させ、高い情報処理性能を示すAI素子を開発しました。この素子は固体電解質/ダイヤモンド界面の電気二重層の充放電で電気抵抗が変化する電気二重層トランジスタの原理で動作しますが、「カオスの縁」によって脳神経に似たスパイクや緩和を伴う電気応答が得られることで、高効率の情報処理に適した状況が生まれます。AI素子に期待される作業 (ある波形の入力信号から任意の波形への変換) を実施したところ、類似の小型素子のチャンピオンデータの6分の1まで誤差を低減し世界最高性能を達成しました。
- 本研究によって、固体電解質薄膜とダイヤモンド薄膜の界面に脳の特徴を模倣させることで脳型情報処理を行う新技術が得られました。電気二重層という厚さ数ナノメートル程の微小空間を利用して高性能を実現できることは実用上の大きなメリットです。スマートウォッチや監視カメラ、音声センサーなどの各種センサーとの組合せにより医療、防災、製造、警備などの幅広い産業で利用できる低消費電力エッジAI端末機器への応用が期待されます。
- 本研究成果は、Science Advances誌の2022年12月14日号に掲載されました。
プレスリリース中の図 : 本研究で開発した脳型情報処理素子の模式図。
掲載論文
題目 : Edge-of-chaos learning achieved by ion-electron-coupled dynamics in an ion-gating reservoir
著者 : Daiki Nishioka, Takashi Tsuchiya, Wataru Namiki, Makoto Takayanagi, Masataka Imura, Yasuo Koide, Tohru Higuchi, and Kazuya Terabe
雑誌 : Science Advances
掲載日時 : 2022年12月14日 (現地時間)
DOI : 10.1126/sciadv.ade1156
