【物理学/研究】人間の脳を模倣した「人工ニューロン」でコンピューターは人間以上の速度で処理できるように[18/01/29]

人間の脳と同じ構造を持つプロセッサーを開発することでより
高い処理能力と高エネルギー効率を実現しようとする試みは、多くの研究者たちが行っているところです。
2018年1月26日付のScience Advancesではそんな試みの1つである「人工ニューロン」に関して、
人工シナプスを毎秒10億回以上発火させることができ、
かつ必要なエネルギーは有機的なシナプスの1万分の1というシステムについて発表されています。

Ultralow power artificial synapses using nanotextured magnetic Josephson junctions | Science Advances
http://advances.sciencemag.org/content/4/1/e1701329

Artificial neurons compute faster than the human brain
https://www.nature.com/articles/d41586-018-01290-0

NIST's superconducting synapse may be missing piece for 'artificial brains' | EurekAlert! Science News
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-01/nios-nss011818.php



Googleの自動画像分類や言語学習プログラムに使われているような、
人間の脳を模倣した人工知能(AI)のソフトウェアはコンピューターを大きく進歩させました。
しかし、これらのソフトウェアは人間がタスクを行うよりもはるかに多くのパワーを必要とするので、
既存のハードウェア向きとはいえません。

アメリカ国立標準技術研究所(NIST)は人間の脳のような仕組みのソフトウェアをより効率的に動かせる、
神経形態学的なハードウェアの開発に力を入れている機関の1つ。
既存のハードウェアのトランジスタは一定間隔で1か0かの精密な情報を処理しますが、
NISTの「神経形態学的な」ハードウェアは人間のニューロンのように異なるタイプの信号を作り出し
必要時に応じて発火を起こすことで、複数のソースから得た小さな情報を蓄積していきます。
この仕組みによって少ないエネルギーでソフトウェアを動かすことができるとのこと。

ただし、ギャップ(シナプス)のあるトランジスター間で情報を送らなければならない時、
伝導の効率は悪くなってしまいます。
そこで研究チームは抵抗ゼロで電気を伝えることができるニオブ製の超伝導体からニューロンに似た電極を作り出し、
超伝導体間のギャップを何千もの磁気マンガンの超微粒子で埋めるというジョセフソン接合の仕組みを採用しました。

この仕組みを採用することで、シナプスは毎秒10億回以上の発火を行うことが可能になり、
これは毎秒50回発火する人間の脳よりもはるかに高速。
一方で使用するエネルギーは有機的なシナプスの1万分の1相当になります。

コンピューターシミュレーションから、
上記の人工ニューロンは電極が次の電極に情報を伝達するまでに最大9つのソースからの情報をまとめることができるとみられています。
しかし、複雑なコンピューティングを行うには何百万ものシナプスが必要になるところ、
技術的にこのようなスケールのシステムが作れるかどうかはまだわからないそうです。

そして、シナプスは絶対零度の環境でしか作動することができないという別の問題もあります。
神経形態学的なコンピューティングについて研究するコンピューター・エンジニアのスティーブン・フーバー氏は、この温度による制限から、この人工ニューロンについて「小さなデバイスのチップとしては実用的でない」という意見を示しています。大規模なデーターセンターでNISTの技術を利用するには冷却のためのエネルギーが必要ですが、この点、NISTの物理学者であるミハエル・シュナイダー氏は、既存のデバイスを運用するエネルギーよりもNISTのデバイスを冷却するエネルギーの方が少なくてすむと説明しています。

この技術は多くの研究者からの注目を浴びていますが、
現実のコンピューティングに使われるようになるまでにはまだまだ時間がかかるというのが大方の見込み。
また、フーバー氏は「我々は効率的なシナプスを生み出せるほど生物学的なシナプスの性質を十分に理解していない」として
NISTの技術を現実に適用することは「遠い未来」になると予想しています。
ただし、新しいコンピューティング・デバイスの誕生が10年先のことであっても、脳神経学者が研究を行い、
できるだけ多くのアプローチから技術を開発することが重要だとのとです。

関連ソース画像
https://i.gzn.jp/img/2018/01/29/artificial-neurons-human-brain/0001.png

GIGAZINE
http://gigazine.net/news/20180129-artificial-neurons-human-brain/

超人機械くるのか・・・？

＞一方で使用するエネルギーは有機的なシナプスの1万分の1相当になります。

恐ろしいな
超小型兵器大量生産余裕っすってか

後のファティマである

5get

未来は明るいな
誰しもが一度は憧れた夢の未来像が実現するのも近いぞ

ハードウェアからニューラルネットワークか
しかし速度が良くても柔軟な設定がしづらそうだな

まだ「理論値」の段階なのね

ニューロンはそのものが動的な接続を行う
人工的に作るとなると、記憶が増える度に新たなニューロンを加えて行く必要がありそうだ
マモーの脳になるな

人間の脳がボトルネックだったか

なんで、どんどんターミネータ化させていくのだ。
映画の人に反逆するターミネーターが生まれてしまうぞ。

しかし確定的なのは、人間の脳が効率、つまり体積あたりの知能、においてこの世界で再現しうる最高の構造である、ということは絶対にないという事だ。

この世界では一体どれほどの知性が存在できるのだろう。

>エネルギーは有機的なシナプスの1万分の1相当になります。

>人工ニューロンは電極が次の電極に情報を伝達するまでに
>最大9つのソースからの情報をまとめることができるとみられています。
>しかし、複雑なコンピューティングを行うには何百万ものシナプスが必要になるところ、

それじゃあせっかくの1万分の1が逆転されて意味ないじゃないか

超伝導で低エネルギーってそりゃそうだけどさ〜
この時点で未来技術確定

早く人工知能に支配される世の中になってほしい

一家に一台、一シナプスでええんちゃうんか？

はやく人間を支配してほしいね
人間が人間を支配するとナマナマしくていけない
aiの上司ならパワハラもパワハラと感じないと思うよ
同じ人間だから辛いんだよ、しかもろくでもない人間性の上司だから辛い
なんでこんな獣みたいな人間にマウンティングされないといけない？ってだから
辛い、人工知能カモン

>しかし、複雑なコンピューティングを行うには何百万ものシナプスが必要になるところ、
>技術的にこのようなスケールのシステムが作れるかどうかはまだわからないそうです。

解散

生物のニューロン使った方がエコだろうに

>>3
地上で扱うには冷却に使うエネルギーが別に必要

エトラムル…だぁよ

無謀だなしかし
人間の脳はシナプスなどの神経伝達系は新しく構築されたり破棄されたを繰り返している

つまり人口ニューロンでコンピューターを作れば
それはほとんどハードウエアにバグを抱えたままになる
すると間違ったコマンドを修正ぜずにずっと強硬に行う可能性が出て来る

似たようなことはよくPCメーカー間でも市販品で経験できる

いったん作動させたら「破壊殺戮マシン」で開発者も…
という悲劇がおこるぞ

間違った発展を続けてきたのが残念

おっ第5世代コンピューターか

>>17
人間は同じ土俵にないものには嫉妬しないし理不尽も感じないんだよな
神という便利な概念をわざわざ手放さなきゃよかったのと思う

人間の脳ってプロセッサとメモリとHDDを兼ね備えてるのが面白いよね

>>1のシステムみたいに人間の神経細胞が超伝導状態で稼働すれば、処理速度ははるかに速くなる
人間と比較するなら常温状態で稼働出来なきゃだめだろ

いわゆる臍曲がりな奴の処理もできるんかい？

やるとしたら液窒で常時冷却か　というか超伝導体を微細化なんてできるのか？またコンピュータ一つで大部屋占領に先祖返りか

人間は既にPCより処理能力遅いだろ

>>27
論拠がない
人体が超低温に耐えられない

やり直し

人工脳は量子コンピュータによる人工知能で完成する

非同期ニューロンコンピューター
速度は半導体の動作限界による

進化の歴史は偉大だな。

自然知能を目指せ

ターミネーターの世界観が実現になるのかもな。

計算が速いだけのバカでしょ

AIは自殺できるの？

最低でも脳のシナプス配線数に達してから出直せよ
何億倍も少ないでは済まされないその小規模じゃ意味ない、
結局は主メモリに入りきらなければ外部記憶装置の遅延で
とんでもなく遅くなる手法しか残っていない。
世界の全てのＨＤＤの容量を足してもシナプス配線情報を記録することは不可能だ

こりゃシンギュラリティ来ますわ。

また科学の世界に
ニュー論が誕生した

で、実用化はいつ？

もし完璧に人間の脳スキャンしてこれに置き換えられたら何千万倍もの速度で思考出来るのか

あるいは体感時間は同じで、周りが遅くなったように感じるか…
これ一億年スイッチみたいなもんじゃね？

フラクトライトアクセラレーション！（SAO脳）

大脳新皮質はパターンを記憶しているだけだし、
配線を間引きするニューラルネットワークとは違って大脳新皮質は新たに配線を形成していくからニューラルネットワークより圧倒的に効率が良いから、
メモリだけで十分じゃないか？

大脳新皮質はパターンを記憶しているだけだし、
配線を間引きするニューラルネットワークとは違って大脳新皮質は新たに配線を形成していくからニューラルネットワークより圧倒的に効率が良い。
だからメモリだけで十分じゃないか？

翻訳がゴミすぎてAIはもう懲りた

問題は実現性、十数年とか二十年位で手の届く所に有りそうな技術なのか？

で、いつ出来るの？

人間の脳の情報処理はミリ秒程度の恐ろしく遅い速度なんだが、
それより早いってどういうこと？

必要なのは情報処理の並列化の規模であって、処理速度ではない、
問題点のすり替えはやめろ。
脳神経細胞の伝達速度なんて亀だぞ、判断して行動するスポーツ神経科学すら
しらないか知っていても隠蔽するってこと？