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ニオイを嗅ぎ分ける人工知能、ニューロモピック半導体の正体

人工知能(AI)技術は、人工ニューラルネットワークアルゴリズムなどのソフトウェア(SW)能力だけでなく、優れたハードウェア(HW)の性能も必須だ。技術の発展にAIモデルが大型化され、最新のテンソル処理装置(TPU)も学習に少なくない時間がかかるようになった。このため、注目される技術は、人間の脳を模倣した「ニューロモピック・コンピューティング」である。ニューロンとシナプスを接続する並列構造を模倣してはるかに少ない電力で膨大な情報の処理が可能である。

一般的な半導体チップは、基本的にフォンノイマン方式の計算機の原理から出発した概念である。データが入力されると、これを順次処理し、単純な作業を迅速かつ効率的にこなすことに最適化された。ただし、この構造は、演算と記憶装置を個別に置くので、各構成要素間の情報伝達の過程でボトルネックが発生する。計算には、優れが、画像や音を処理するために効率が低い。脳のように認知、学習、判断など高次の機能を同時に処理するには、すばらしい規模の電力を必要とする。一例として、イ・セドル9段囲碁対局を繰り広げたアルファとは、中央処理装置(CPU)1202個のグラフィックス処理ユニット(GPU)176個を使用した。これ稼動するためには170㎾電力が必要であり、これは人間の脳に必要なエネルギー20Wの8500倍に相当する。

人間の脳の神経細胞の数は、1000億、シナプスの数は100貝以上に知られている。脳はすべての方向に信号を送ることができる並列構造のおかげで、大量の情報を迅速に処理することが可能である。ニューロモピックチップは、脳の動作をシリコンに適用した方式である。チップ内に複数のコアを残して、コア内にいくつかの素子とメモリがニューロンとメモリの役割を果たしている。1980年代末カーバーミッドカリフォルニア工科大学教授の論文で最初に言及され基本的な概念が誕生した。

ニューロモピックコンピューティング技術は、脳の重要な技術である「パターン認識」を実装することができるものと期待されている。人間の脳は、目を介して入力される多数の光子データを受け付けて認知する。膨大で無秩序な時刻データの間でパターンを見つけすぐに抽象化する。これにより、人間が物事を認知して区別することができる。聴覚や嗅覚器官も同様である。音波のパターンや化学物質のデータを受け入れ、繰り返しパターンの抽象化を介して、ターゲットを判別する。

実際、今年の3月にインテルとコーネル大学の研究者は、動物の生物学的嗅覚システムを実装した数学アルゴリズムをチップ上に構築したと発表した。動物が匂いを嗅ぐと、脳で起こる電気反応でアルゴリズムを導出し、ハードウェア上に構築したものである。テストの結果、このチップは、アセトン、アンモニア、メタンなどの10種類の香りを学習して区別して出すことに成功した。

インテルは、先に2017年、独自の学習ニューロモピック研究テストチップ「ロイひ」を公開した。このチップは、生物学的脳の神経回路網を模倣した(SNN Spiking Neural Network)方式を使う。128コンピューティングコアで構成され、各コアには1024個の人工ニューロンがあり、13万個以上のニューロンと1億3000万個以上の人工シナプス処理能力を示す。今回発表された「電子鼻システム」も、このヒートをベースに開発された技術である。

国内では、サムスン電子がニューロモピーク半導体の開発に力を入れている。来る2030年までにNPU分野の人材を2000人に10倍以上拡大して「次世代NPU技術」の開発に全社能力を集中する計画だと明らかにした。サムスン電子は、システムLSI事業部と総合技術院で先行研究と製品開発を続けてきており、2018年SoCSystem on Chip)の中に読者NPUを搭載した「アキシアルノース9(9820)をリリースしたことがある。