AIに小脳が与えられる：新たなメムトランジスタが低消費電力で異常を検出

ノースウェスタン大学の研究チームは、脳の小脳に着想を得たメムトランジスタを開発した。このデバイスは、非常に少ないエネルギー消費でほぼ瞬時に異常を検出する。成果は学術誌『ネイチャー・コミュニケーションズ』に掲載された。

小脳は、運動の協調や反射反応を担う脳領域で、すべての瞬間を分析することなく、変化があったときだけ反応する。研究チームはこの効率的な戦略を模倣したデバイスを設計した。

概念実証実験では、デバイスに心電図（ECG）記録を与えた。正常な心拍は無視し、不整脈が発生した瞬間に反応。心拍の5分の1未満の時間で異常を識別し、精度は98%以上だった。従来のAI手法と比較して、コンピュータ操作は約1万分の1に削減された。

「脳型コンピューティングの分野では、通常、大脳皮質を模倣しようとします。しかし、私たちは小脳を模倣するデバイスを開発しました」と、研究を共同指揮したマーク・C・ハーサム教授は説明する。「小脳は日常的な入力を無視し、予期せぬ出来事にのみリソースを割くことに優れています。これによりエネルギー消費が大幅に削減され、桁違いの改善を達成しました。」

このブレークスルーは、ウェアラブル健康モニター、自動運転車、自律ロボット、サイバーセキュリティシステムなど、低消費電力で常時稼働するAIシステムの新世代を可能にする。これらのシステムは、巨大なデータセンターに依存することなく、異常イベントを即座に認識・反応する必要がある。

デバイスは原子レベルの薄さを持つ半導体材料である二硫化モリブデンを使用して構築された。非対称なトランジスタ構造を採用し、一方の電極が薄い絶縁層を介して半導体と部分的に重なる。この小さな設計変更により、デバイス内の電気の流れ方が根本的に変わり、印加電圧の方向を変えるだけで興奮モードと抑制モードを切り替えられる。

研究チームは次に、小脳のように時間とともに学習・適応する能力を模倣する方法を探求する予定だ。ハーサム氏は「我々は小脳神経回路の一部を実証したが、まだ模倣していない部分もある。この複雑なシステムのさらなる模倣を目指して研究を続ける」と述べている。