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DGISTら、ヒトの脳の機能(ニューロンやシナプス)をシミュレートする人工シナプスシステムを発表。機械学習などの大量のデータ処理への活用に期待

DGIST (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology)、ソウル大学校、中央大学校、サムスン電子、世宗大学校、浦項工科大学校の研究者らは、ヒトの脳の機能をシミュレートする人工シナプスシステムを発表しました。

論文:Reliable Multivalued Conductance States in TaOx Memristors through Oxygen Plasma-Assisted Electrode Deposition with in Situ-Biased Conductance State Transmission Electron Microscopy Analysis
著者:Myoung-Jae Lee, Gyeong-Su Park, David H. Seo, Sung Min Kwo, Hyeon-Jun Lee, June-Seo Kim, MinKyung Jung, Chun-Yeol You, Hyangsook Lee, Hee-Goo Kim, Su-Been Pang, Sunae Seo, Hyunsang Hwang, Sung Kyu Park

本研究チームが開発した人口シナプスの模式図

人間の脳には、数十億のシナプスが存在することが知られており、脳からの情報を伝達するシステムとして機能しています。このシステムは、非常に少ないエネルギでも高度な並列計算を扱うことができるため、汎用性が高く、模倣したいシステムの1つです。今回の発表は、そんな人工シナプスシステムの研究です。

研究チームは、酸化タンタルをTa2O5-xとTaO2-xの2層に構成し、その表面を制御することにより、ニューロンの機能を模倣した人工シナプスシステムを可能にします。


酸化タルタルベースの人口シナプスの表面

また、可能にした課程で、ヒトの脳の機能を実現するために行われている記憶の作成、保存、削除などの記憶・学習プロセスである「シナプス可塑性」を実装するテストも行っており、成功しました。

本シナプスシステムは、低電力で並列計算を行うことができるため、大量データを処理する超低電力デバイスに使用することができ、機械学習などで活用されることが期待されます。将来の目標として、人工知能開発のベースにしたいと述べています。