Samsung、脳を「コピー&ペースト」してニューロモーフィックチップに移す構想を発表
Samsungは、脳をより良く模倣できるニューロモーフィックチップの実現に一歩近づく新たな構想を提案しました。Samsungとハーバード大学の主要なエンジニアや科学者から生まれたこのアイデアは、「コピー&ペーストによるニューロモーフィックエレクトロニクス」という題名で、Nature Electronicsに論文として掲載されました。
論文の著者は、Samsung Advanced Institute of Technology(SAIT)の研究員でハーバード大学教授のドンヒ・ハム、ハーバード大学教授のホンクン・パク、Samsung SDSの社長兼CEOでSAITの元トップのソンウ・ファン、そしてSamsung Electronicsの副会長兼CEOのキナム・キムです。
「脳を逆設計すること、すなわちシリコン集積回路上でニューラルネットワークの構造と機能を模倣することは、ニューロモーフィックエンジニアリングの当初の目標でしたが、依然として遠い目標です。そのため、ニューロモーフィックエンジニアリングの焦点は、厳密な脳の模倣から、イベント駆動信号やメモリ内情報処理を含む脳の質的特性に着想を得た設計へと移っています。本論文では、ニューロモーフィックエンジニアリングの最新のアプローチを検討し、ニューロモーフィックエレクトロニクスを当初の目標である脳の逆設計へと立ち戻らせるビジョンを提案します」と研究論文には記されています。

この構想の本質は「コピー」と「ペースト」という2つの言葉に最もよく表れています。論文では、HamとParkが開発したナノ電極アレイを用いて脳の神経結合マップをコピーし、そのマップを、同社が世界的なリーダーである高密度3次元ソリッドステートメモリのネットワークにペーストする方法が提案されています。
このコピー&ペーストのアプローチによって、著者らは、低消費電力、容易な学習、環境への適応、自律性、認知といった脳特有の計算特性に近づくメモリチップを作製できる可能性があると考えています。これらの特性は、これまで現代技術の手の届かないものでした。
脳は多数のニューロンで構成されており、その配線図が器官の機能を決定しています。したがって、マップを知ることが脳を逆設計する鍵となります。
1980年代に誕生したニューロモーフィックエンジニアリングの当初の目標は、ニューラルネットワークのこのような構造と機能をシリコンチップ上で模倣することでした。しかし、多数のニューロンがどのように接続されて脳の高次機能を生み出すのかについては、これまでほとんど分かっていなかったため、これは困難な課題でした。そのため、ニューロモーフィックエンジニアリングの目標は、脳を正確に模倣することから、脳に「着想を得た」チップを作ることへと簡略化されました。

著者らは、ニューロモーフィックの当初の目標である脳の逆設計に立ち戻る方法を提案しています。ナノ電極アレイは多数のニューロンに効率的にアクセスできるため、それらの電気信号を高感度で記録できます。こうした大規模な並列細胞内記録は、ニューロン同士がどこで接続し、その結合がどれほど強いかを示す神経配線マップの情報となります。したがって、これらの制御記録から神経配線マップを抽出、すなわち「コピー」できます。
コピーされた神経マップは、その後、不揮発性メモリのネットワークに「ペースト」できます。例えば、SSDとして日常生活で使われている市販のフラッシュメモリや、抵抗変化型メモリ(RRAM)などの「新しい」メモリがあります。各メモリを、そのコンダクタンスがコピーされたマップ上の各神経結合の強さを表すようにプログラムします。
論文はさらに一歩進み、神経配線マップを高速にメモリネットワークへペーストする戦略を提案しています。細胞内記録された信号によって直接制御されると、特別に設計された不揮発性記憶デバイスのネットワークが神経結合マップを学習して再現できます。これは、脳の神経結合マップを直接メモリチップに読み込む仕組みです。
人間の脳にはおよそ1000億個のニューロンがあり、シナプス結合はその約1000倍あるため、最終的なニューロモーフィックチップには約100兆個のメモリが必要になります。このような膨大な量のメモリを1つのチップに集積できるのは、Samsungが主導し、業界に新たな時代を開いた3次元メモリ集積技術のおかげです。

同社は、半導体製造における先進的な経験を活かし、次世代の人工知能半導体分野でのリーダーシップを強化するため、ニューロモーフィックエンジニアリングの研究を継続する計画です。
「私たちが描くビジョンは非常に野心的です。しかし、この壮大な目標に取り組むことで、機械知能、神経科学、半導体技術の限界が押し広げられるでしょう。」
これは、どの企業にとっても明らかに難しい課題です。仮想脳を動かすために必要なコードはまだ存在しないからです。サムスンは人間に似た人工知能への扉を開いたのかもしれませんが、誰かがその目標に到達するまでには、非常に長い時間がかかる可能性があります。