従来コンピュータと人間の脳は、情報処理の構造が大きく異なる。

主な違い：

・コンピュータ：逐次処理

・脳：大規模並列処理

また人間の脳は、非常に低い電力で高度な情報処理を行うことができる。

人間の脳の消費電力はおよそ 20W程度 とされており、これは高性能GPUと比べると桁違いに低い。

この効率の高さが、ニューロモルフィック研究の動機となっている。

ニューロモルフィック半導体では、脳の神経回路を模倣した構造を持つ。

主な要素：

・ニューロン（演算ユニット）

・シナプス（接続強度）

・スパイク信号

これらを用いた スパイキングニューラルネットワーク（SNN） が研究の中心となっている。

いくつかの企業や研究機関が、ニューロモルフィック半導体を開発している。

代表例：

・Intel Loihi
・IBM TrueNorth
・BrainChip Akida

これらのチップは、従来のGPUとは異なる計算方式を採用している。

ニューロモルフィック半導体は、特に以下の分野での応用が期待されている。

主な分野：

・ロボティクス

・自律走行

・エッジAI

・センサー処理

これらの分野では、低消費電力かつリアルタイム処理が重要になる。

ニューロモルフィック技術はまだ研究段階の部分も多く、実用化にはいくつかの課題がある。

主な課題：

・ソフトウェア開発環境

・アルゴリズムの成熟度

・製造技術

・既存AIとの互換性

そのため現在のAI計算は依然としてGPUが主流だが、長期的には新しい計算パラダイムとして注目されている。

・ニューロモルフィックは脳型コンピュータ

・フォン・ノイマンボトルネックを解決する可能性

・超低消費電力AIの実現が期待される

・研究段階だが将来の計算技術として注目されている

１．フォン・ノイマンボトルネックとは何か？

２．ニューロモルフィック半導体の基本構造は何か？

３．ニューロモルフィック技術が期待される理由は何か？

 

 

 

 

コラム監修：角本 康司 (オーティス株式会社)
語学留学や商社での企画開発を経て2011年にオーティス株式会社入社。経営企画部を中心に製造・技術部門も兼任し、2018年より代表取締役として事業成長と組織強化に努めている。

 

※本記事は教育・啓発を目的とした一般的な技術解説であり、特定企業・製品・技術を示すものではありません。