脳の「直感と熟考」をAIチップに実装。速度4倍・省電力5倍を達成した新技術 [すらいむ★]

脳の「直感と熟考」をAIチップに実装。速度4倍・省電力5倍を達成した新技術

　人類が構築した巨大な人工ニューラルネットワークは、高度な推論能力を獲得する一方で、一国の総電力量を脅かすほどのエネルギーを貪求している。
　計算機科学者たちは長年、わずか20ワットの電力で稼働する人間の脳のメカニズムをシリコン上に再現しようと苦闘してきた。
　その最右翼に位置づけられるのが、情報に変化があった瞬間にのみ電気信号（スパイク）を放つ「スパイキングニューラルネットワーク（SNN）」である。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

xenospectrum　2026年6月25日
https://xenospectrum.com/neuromorphic-dmp-snn-dual-memory-architecture

脳の認知科学でよく話題になる
システム1とシステム2をシミュレーション
したのかな

荒い処理と通常処理を模倣してるんだろうけど荒い処理の方は生物以外には特に役に立たないと思われる
直感って訳すのも違うだろうし変な記事だ

ハルシネーションは16倍

電王戦も消費エネルギー量でイーブンにすればどうだろう

ニューラルネットワークの学習（誤差逆伝播法）においても決定的な優位性をもたらす。通常のLIFニューロンでは、時間の経過とともに勾配情報が指数関数的に減衰し、遠い過去のミスを修正することができない。しかしDMPでは、状態遷移の固有値が1に近い性質を持つため、記憶の足跡が風化せず、数百ステップ前に遡って誤差信号を届けることが可能になる。長い時間軸の因果関係を、無理なく学習できる経路が開通したのである。

>>6

時間差で次々と考えることが可能と言いう事なのかな

過去で考ええたことが未来でも考えられるという意味に成るけれど

同等の精度を出す再帰型モデルや遅延型モデルと比較して、DMP-SNNは必要とするパラメータ数を40%から最大60%も削減している。さらに、インテルのニューロモルフィックチップ「Loihi2」のデジタル遅延実装と比較した場合、処理速度（スループット）は4倍以上に跳ね上がり、エネルギー効率に至っては5倍以上の飛躍を記録した。
アナログの抵抗変化型メモリ（RRAM）を利用した最新デバイス「DenRAM」に対しても、エネルギー効率で優位に立っている。新素材や特殊なアナログ回路に頼ることなく、従来のデジタル半導体技術（22FDXプロセス）の枠組みのなかでデータフローの最適化を極めることで、次世代デバイスを凌駕する性能を引き出せることを証明した意義は計り知れない。

ボクシングで人間のフェイントに引っかかるロボットが作れるのか

＞これは微小なコンデンサに電荷が貯まり、限界点（閾値）に達した瞬間にスパイクを放ち、同時に時間経過とともに電荷が自然に漏れ出る（リークする）現象を数式化したものだ。

ＡＭＤ社やインテル社、エヌビディア社などがやらかしているリーク電流だろ

そのうちシリコンで再現するよりも実物の脳を使った方がいいやって未来が来るかな