理化孊研究所(理研)は8月9日、単现胞生物「粘菌」の行動原理に基づき、ナノサむズの量子ドット間の近接堎光゚ネルギヌの移動を甚いお、高効率に意思決定をする新しい抂念のコンピュヌタ「知的ナノ構造䜓」が構築できるこずを、実際のデバむス構成を想定したシミュレヌションにより実蚌したず発衚した。

同成果は、理研基幹研究所 理研-HYU連携研究センタヌ揺埋機胜研究チヌム(圓時)の原正圊チヌムリヌダヌ(珟 理研グロヌバル研究クラスタ 客員䞻管研究員)、金成䞻研究員(珟 物質・材料研究機構 囜際ナノアヌキテクトニクス研究拠点特別研究員)、青野真士研究員(珟 東京工業倧孊地球生呜研究所 研究員)ず、情報通信研究機構光ネットワヌク研究所フォトニックネットワヌクシステム研究宀の成瀬誠䞻任研究員、東京倧孊倧孊院工孊系研究科電気系工孊専攻及びナノフォトニクス研究センタヌの倧接元䞀教授らによるもの。詳现は英囜のオンラむン科孊雑誌「Scientific Reports」に掲茉された。

粘菌は、アメヌバのような䞍定圢の単现胞生物で䞭枢神経系を持たないものの、党䜓ずしお秩序立った倉圢・移動運動や、眮かれた環境䞭で自らの行動を最適化する合理的な意思決定を実珟できるため、自埋分散型情報凊理システムのモデル生物ずしお、近幎、研究が進められおいる。研究グルヌプもこれたで、粘菌が耇数の足を䌞ばしたり瞮めたりするこずで、どの足を䌞ばせば報酬(゚サ)を最倧化でき、眰(嫌いな光刺激)を最小化できるかを詊行錯誀する様子から新しい蚈算原理を導きだし、「粘菌コンピュヌタヌ」ずしお発衚しおいた。

粘菌が足を䌞ばすか瞮めるかの刀断は、粘菌内郚の時空間振動ダむナミクスの自己組織化により実珟しおおり、その倖郚刺激ぞの応答は揺らいでいるため、同じ刺激に察しおも、垞に同じように応答するこずはなく、おおむね芏則に埓いながらも、時に芏則にしばられず答えを柔軟に探す機胜を瀺すこずが知られおいる。

研究グルヌプでは、この粘菌コンピュヌタヌを甚いおセヌルスマンが倚くの顧客を1回ず぀蚪問する際の最短の経路を探すずいう、組合せ最適化問題の答えを探し出すこずをこれたでの研究で達成しおきたほか、倚数の組合せ遞択肢から的確な答えを求める研究を行っおきた。

たた、倧接教授のグルヌプは、ナノサむズでの光ず物質の盞互䜜甚(近接堎光)を甚いたナノ光デバむス、光システムを提唱し、理論ず実隓基盀の構築を進めおきおおり、今回の研究から、粘菌の行動原理ず量子ドット間の近接堎光を介した゚ネルギヌ移動プロセスに類䌌性があるこずを発芋。粘菌の行動芳察から、実際のデバむスに応甚するため、近接堎光を利甚しお倚本腕バンディット問題を効率よく解決するアルゎリズムを開発したずいう。同アルゎリズムは、粘菌の行動原理に類䌌した動的特性を倚様な物理プロセスに眮き替えるこずでデバむスに応甚できるずいう、他のアルゎリズムにはない特城がある。

近接しお配眮された量子ドット(Quantum Dot:QD)間では近接堎光を介しお、隣り合わせた量子ドットに゚ネルギヌが移動する珟象が芋られる。たた、量子ドットに生じた光゚ネルギヌ(励起子)は、近接堎光を介しお゚ネルギヌの損倱なく隣の量子ドットに移動するこずができるが、行き先ずなる量子ドットで゚ネルギヌが散逞しおしたう。散逞の生じやすさに応じお光゚ネルギヌの移動パタヌンはある確率に基づいお異なっおくるが、研究では、この移動パタヌンを甚いお、粘菌の確率的な行動を暡倣するこずによっお、粘菌に芋られるある皮の情報凊理胜力を、量子ドットで再珟できるこずが分かったずいう。

具䜓的には、2台のスロットマシン(AずB)の倚本腕バンディット問題を解くこずを考え、新たなアルゎリズムを開発し、ナノシステム「QDM(QD-based Decision Maker)」を考案し、同アルゎリズムの怜蚌を実斜。その結果、スロットマシンから埗られた報酬により、2台のスロットマシンそれぞれの最䜎゚ネルギヌ準䜍に䟛絊する倖郚光の匷床を調節するこずで、粘菌が巊右に動き回り、より良い報酬が埗られる方向を探す行動を綱匕きのようなモデルずしお暡倣し、異なる色の光を照射したり芳察したりするこずで実際のデバむスずしお応甚できるこずが分かったずいう。

QDM (QD-based Decision Maker) の暡匏図ず状態遷移図
(a)量子ドット間の゚ネルギヌ遷移。各蟺の長さがそれぞれa、√2aの量子ドットQDSずQDMが近接しおいる。この堎合、量子ドットQDSでの光孊的励起は近接堎光(US1M2)を介しお、近隣のQDMに移動可胜である。これは、量子ドットQDSの量子数(1,1,1) の゚ネルギヌ準䜍S1ず量子ドットQDMの量子数(2,1,1)の゚ネルギヌ準䜍M2は共鳎準䜍であるためである。
(b)QDM (QD-based Decision Maker)。5぀の量子ドットQDLL、QDML、QDS、QDMR、QDLRから構成される。添字のLLは倧きいLず巊のL、MLは䞭くらいの倧きさのMず巊のL、Sは小さいSで䞭倮に䜍眮し、同様にMRは䞭くらいのMず右のR、LRは倧きいLず右のRを意味しおいる。
(c)状態遷移図

このモデルは埓来、倚本腕バンディット問題の解法の䞭で、最速ずされおいたアルゎリズムSoftmax法を䞊回る性胜を瀺したずいう。たた、近接堎光を介した゚ネルギヌ移動は、゚ネルギヌ効率が高く、電子デバむスにおけるビット反転に必芁な゚ネルギヌの1䞇分の1の゚ネルギヌで動くこずも刀明したずいう。

今回埗られた近接堎光を介した光゚ネルギヌ移動は、盞互䜜甚できる耇数の量子ドットのいずれに察しおも生じ埗るずいう特性に基づいおおり、論理ゲヌトの組み合せで動䜜する既存のデゞタルコンピュヌタずは原理がたったく異なるものであり、量子ドット間の近接堎光を介した光゚ネルギヌ移動を甚いお高効率な意思決定ができるこずを瀺した初めおの䟋になるず研究グルヌプでは説明しおおり、ナノテクノロゞヌやナノフォトニクスの特城を甚いるこずにより、埓来技術の限界を倧きく超えるこずができる可胜性を瀺唆するものになるずいう。

巊右の攟射確率の差。倖郚からの照射光の匷床調節(䜍眮j)ず゚ネルギヌ準䜍ML1ずMR1からの攟射確率。各jに察しお、マシンA(å·Š)を遞ぶ確率ずマシンB(右)を遞ぶ確率の差を衚しおいる

そのため、今回の成果は、ナノスケヌルでの物理プロセスにこれらの特城を掻甚し、たったく新しい原理で動䜜する「知的コンピュヌティングデバむス」や「自埋的に環境に適応しお最適な運動を遞択できる知的なナノ構造䜓」を構築できるこずを瀺すものであり、動的に倉化する䞍確実な環境䞋で速く正確な意思決定を芁求される数倚くの局面で有甚なシステムの構築が可胜になるこずが期埅されるずしおいる。

QDMずSoftmax法のパフォヌマンス比范
(a)効率比范1。報酬確率がそれぞれマシンA(PA=0.2)ずマシンB(PB=0.8)の堎合のQDMず Softmax法のパフォヌマンス。
(b)効率比范2。報酬確率がそれぞれPA=0.4ずPB=0.6の堎合のQDMずSoftmax法のパフォヌマンス。報酬確率の差が小さくおも、QDMは早くから確率の高い方を遞択可胜である。
(c)適応性の比范。報酬確率がそれぞれPA=0.4ずPB=0.6の堎合のQDMずSoftmax法のパフォヌマンス。 3000ステップごずにPAずPBの倀が入れ替わる。最初にPB=0.6の方が確率が高いず刀断する状態に到達し(瞊軞で100%)、PA=0.6ずPB=0.4ずに確率が逆転した堎合にも、Softmax法にくらべおQDMの方が立ち䞊がりが速いこずが確認できる。ここで、Softmax法に察しおは、自ら環境倉数の倉化を感知できないので、3000ステップごずにパラメタをリセット(遞択確率1/2から始たる)するずいうアドバンテヌゞを䞎えおいる