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人間の脳の機能を模倣した人工シナプス素子を開発

人工知能、頭脳模倣型半導体の開発に寄与の見込み


DGIST(ソン・サンヒョク総長)は知能型素子融合研究室のイ・ミョンジェ室長研究チームが人間の脳で記憶を司る神経細胞(ニューロン)とシナプスの機能を模倣した人工シナプス素子を開発したと8月27日に発表した。シナプスは人間の脳にあるニューロンとニューロンが神経興奮信号をやり取りできるよう軸索突起と樹状突起が出会う部分で、脳内に数十兆から数百兆個があることが分かっている。

脳で情報を伝達するこうした化学的シナプス情報伝達システムは小さなエネルギーでも高度の並列演算を処理でき、世界中でシナプスの生物学的機能を模倣した素子である人工シナプス素子の研究が進められている。

研究チームはソウル大学校のパク・キョンス教授、中央大学校のパク・ソンギュ教授、POSTECHのファン・ヒョンサン教授研究チームとの共同研究を通じて遷移金属物質である酸化タンタルをTa2O5-xとTaO2-xの2重層に構造化し、その表面を制御して多重値をもつ信頼性の高い人工シナプス素子を開発した。

研究チームが開発した人工シナプス素子は電気信号の強度によって酸化タンタル層の抵抗値が漸進的に大きくなったり小さくなったりする脳のシナプス機能を模倣した電気的シナプス素子で、Ta2O5-xの一層でのみ電流制御が可能になる。これにより既存の素子の耐久性の限界を克服できる。ニューロン同士のシナプス連結強度を調節して記憶の貯蔵と削除などシナプスの可塑性を実現する実験に成功した。

研究チームが用いた非揮発性多重値のデータ貯蔵方式は揮発性CMOS(相補型金属酸化膜半導体)のように0と1を使用するデジタル信号基盤のデータ貯蔵方式と比べて人工シナプス素子システムの面積が小さく、回路連結が複雑でないので消耗電力を1000分の1以下に抑えられる。

研究チームが開発した新たな概念の高信頼性人工シナプス素子は低電力並列演算が可能で、膨大な量のビッグデータ情報処理のための超節電素子や回路に使用できる。またマシンラーニングやディープラーニングなどの人工知能の開発、頭脳模倣型半導体といった次世代知能型半導体素子技術に利用できる見通し。

DGIST知能型素子融合研究室のイ・ミョンジェ室長は「既存の人工シナプス素子の信頼性を確保し短所を改善した。人間の脳を模倣するニューロモーフィックシステム人工知能の開発に役立つと思う」と話している。

研究結果は材料科学分野の国際学術誌『ACS Applied Materials & Interfaces』電子版に7月23日付で掲載された。






[2018-08-29]

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