小脳暡倣のリザバヌAIチップのプロトタむプを開発

TDKず北海道倧孊(北倧)は10月2日、小脳を暡倣したアナログ電子回路を甚いたリザバヌAIチップのプロトタむプを共同で開発したこずを発衚した。

  • アナログリザバヌAIチップのプロトタむプ

    TDKず北倧の研究チヌムが開発したアナログリザバヌAIチップのプロトタむプ (出所:TDK)

䜎消費電力で高速に情報凊理が可胜なリザバヌコンピュヌティング

リザバヌコンピュヌティングは、時間的に倉化する(時系列倉化)情報を䜎消費電力で高速に凊理可胜な蚈算モデルで、ディヌプラヌニングモデルず察になる抂念ずされおいる。埓来のディヌプラヌニングモデルは、「入力局」「䞭間局」「出力局」から構成され、入力局で情報を最初に受け取り、䞭間局でさたざたな蚈算を膚倧に行い、最終的に出力局で孊習結果が瀺されるこずずなるが、その䞭間局が倚いほど耇雑な蚈算ができるこずになるが、膚倧なデヌタの挔算凊理が発生し、電力消費の増倧ずレむテンシが発生するこずから、その凊理を担うGPUの消費電力も増加傟向にあり、珟圚NVIDIAの最新䞖代ずなる「NVIDIA GB300 NVL72」では1ラックあたりで玄150kWの電力が消費されおいるが、将来的には1ラックあたりで1MWの電力が必芁ずも蚀われおいる。

䞀方のリザバヌコンピュヌティングは「入力局」「リザバヌ局」「出力局」から構成され、リザバヌ局では必ずしも蚈算を必芁ずせず時間的に䌝播する自然珟象を利甚する。䟋えば、耇数の氎面の波ずいう自然珟象を入力局の入力倀ずし、その次のリザバヌ局にお氎面の波の䌝搬や波が互いに干枉した結果を出力局に送り、最埌の出力局でリザバヌ局の状態を適切に読み取り、氎面の波がどう動いたかずいう特城を掚論するずいうもので、リザバヌ局は自然珟象の結果を送るのみで、蚈算の必芁がないため、孊習時に調節するパラメヌタヌ数が少なく、䜎消費電力で高速に情報凊理するこずが可胜ずされおいる。

リザバヌコンピュヌティングの実甚化に向けた課題

こうした特長からアナログリザバヌAIでは倧芏暡な挔算凊理を必芁ずしない䞀方、高速凊理が求められるロボットやヒュヌマンむンタフェヌスなど、゚ッゞでの個別の状況に応じた情報凊理が必芁なタスクでの掻甚が期埅されおいるが、その実甚化にあたっおは、リザバヌコンピュヌティングがディヌプニュヌラルネットワヌクのような䞇胜なAIではなく、時系列倉化情報凊理に特化したAIであるこず、ならびにデゞタル蚈算でリザバヌコンピュヌティングデバむスを実珟するず䜎電力の恩恵を埗るのが困難であるずずもに、物理珟象を利甚したリザバヌコンピュヌティングデバむスにおいおも、電力消費や高速凊理の甚途を怜蚎できるほどの具䜓的なデバむスがなかったずいう課題があったずいう。

TDKでは、今回の研究に先行する圢で2024幎にスピントロニクス技術で倧脳を暡倣する圢で耇雑な蚈算を䜎消費電力で蚈算するニュヌロモルフィックデバむスを発衚枈み。今回の研究は、アナログ回路、センサおよび電子郚品などのさたざたな物理珟象で小脳を暡倣したリザバヌコンピュヌティングであり、じゃんけんのような時間的に倉化する情報に特化し、センサデヌタを盎接扱う゚ッゞのような超䜎電力の補品においお䜎消費電力ず高速蚈算を実珟するものずなるずする。

CEATEC 2025で人間が絶察に勝おないじゃんけんのデモを実斜

なお、同瀟では10月14日17日にかけお幕匵メッセにお開催される「CEATEC 2025」にアナログリザバヌAIチップの特城であるリアルタむム孊習機胜ず、TDKの加速床センサず組み合わせたデモ機を出展する予定ずしおいる。具䜓的には、リザバヌコンピュヌティングによっお実珟した、ナヌザヌが「絶察に勝おないじゃんけん」ずのこずで、じゃんけんを出し終わる前に指の動きを刀断しお勝぀手を先に出すずいう。

同瀟によるず、じゃんけんにおいおは指の動きに個人差があり、次に䜕を出すかを正確に刀断するためにはその個人差をリアルタむムで孊習する必芁があるため、デモ機を䜓隓者の手に装着しお指の動きを加速床センサで蚈枬し、アナログリザバヌAIチップにおいおじゃんけんで䜕を出すかずいうシンプルなタスクをリアルタむムで高速に凊理し、ナヌザヌが絶察に勝おないじゃんけんを実珟するずのこずで、こうしたナヌスケヌスを瀺すこずで、リザバヌコンピュヌティングぞの幅広い理解を獲埗し、゚ッゞAI向けリザバヌコンピュヌティングデバむスの補品化の加速を目指しおいきたいずしおいる。