情報ソースを保存し、送信するために、脳内の神経細胞:. CNRI / SPL
コンピュータチップを超伝導の神経細胞モデルの一種で、人間の脳は迅速かつ効率的に、最近「科学の進歩、」新しい結果に掲載された情報を処理できる以上、科学者たちは、おそらく生物学的システムを模倣するように設計された高度なコンピューティング・デバイスの開発になります主要なベンチマーク。その商用の前に多くの障害が残っているものの、この研究では、ソフトウェアを学んで、より自然なマシンがドアを開けていています。
瞬間、人工知能ソフトウェアは、ますます、このようなGoogleの自動画像分類アルゴリズムと言語学習プログラムなどその他、人工ニューラルネットワークを使用して複雑なタスクを実行することができます。人間の脳を模倣し始めた。しかし、従来のコンピュータ設計ソフトウェアは、することはできませんので、脳のようなアルゴリズムを実行すると、これらのマシンは人間の脳よりも多くの計算能力を必要とします。
「自然がより良い方法を見つけることができるので、確かに、これを行うには良い方法があるでしょう。」研究協力者、米国国立標準技術研究所（NIST）の物理学者マイケル・シュナイダー表現。
NISTは、ニューロモーフィックハードウェアをシミュレートするために、人間の脳の数の開発が望まれ、ニューロモルフィックハードウェアは、より効率的に脳のようなソフトウェアの1つのチームを操作できることを願っています。従来の電子システムでは、一定の間隔で、多くの場合、トランジスタされ、情報処理の正確な数（二進数字0または1）。しかし、複数のソースからの情報のニューロモルフィックハードウェア少量を蓄積することができ、信号の異なるタイプを生成するための情報を変更し、必要なときに電流を送信しますニューロンが放電するのと同じように、このニューロモルフィックハードウェアはエネルギーを消費する必要がありません。
しかしながら、これらのデバイスは、まだトランジスタがギャップ又はシナプス伝達情報にまたがるために必要な場合は特に、無効のままで、従って、ニオブ超伝導体シュナイダーチームの使用はない抵抗場合に導電性であることができるニューロン様電極を製造し研究者は、数千の磁性マンガンナノクラスターを用いて超電導体のギャップを埋める。
シナプスの磁界の数を変えることによって、ナノクラスターは、異なる方向に整列させることができる。これは、電力レベル及び磁気方向に情報を符号化するシステムを可能にする、他のシステムのニューロモルフィックより堅牢なシステムを与えますコンピューティングパワーの、追加の物理的なスペースを占めることはありません。
システムのエネルギー消費量は、生物学的シナプスの唯一10000分の1であるが、これらのシナプスは、毎秒10億回、高速大きさのヒトニューロンオーダーの速度比を排出することができる。コンピュータシミュレーションでは、次の転送を一方の電極の前に、合成ニューロンが9までにより入力された情報源を確認することができるが、システムが複雑な計算に基づいている場合のための従来技術は、シナプスの数千を必要とする、シュナイダーは、このレベルはさらにまで拡大することができるかどうかを示しますさらなる研究と分析のため。
もう一つの問題は、必要性を冷却するために液体窒素を使用するようにしながら、シナプスのみ、近くに絶対零度の温度で動作させることができるということです。マンチェスター大学のコンピューター・エンジニアスティーブン・ファーバーが、これはチップが小型デバイスに実用化するかもしれないことを指摘しました、大規模なデータセンターにもかかわらず、それらを処理することが可能である。しかし、シュナイダーは、計算能力のかなりの量を有する電子システムの従来の動作と比較して、冷却装置は、より少ないエネルギーを必要とするかもしれないと述べました。
カリフォルニア工科大学の電気技師カーバー・ミードは、研究を賞賛し、計算ニューロモルフィックの新しい方法は、それを呼び出す。「誇大広告の現在、完全な、この分野では、我々は客観的に細かい作業を見ることができて満足しています提示し、「と彼は言ったが、チップは、実際の領域を計算するのに使用される前に、また、非常に長い時間が必要ですが、今、他の多くのニューロモルフィック・コンピューティング・デバイスからの激しい競争や課題があることがあります。
ファーバーは、この新しいデバイスの実用化の見通しは非常に広いと強調。「この装置の技術は非常に興味深いですが、今は完全にこれらの生物学的シナプスの重要性を理解することはできません、それはより効果的にそれらを使用する方法を知りません。 「と彼は、たとえば、現在の人々はこれらのシナプスは自己改革、すなわちどのように記憶形成過程、まだ解決すべき多くの問題がありますか？これは、研究者は、メモリ・ストレージ・チップで困難なプロセスを再構築することができ、と述べました。
それにもかかわらず、ファーバーは、市場に参入するコンピューティングデバイスの新しいタイプは、人間の脳を理解することは困難であっても神経科学をさらに長く10年以上かかりますが、彼らは多くの異なる技術を開発することは非常に必要であると述べました。