17 年 2023 月 XNUMX 日 (Nanowerkニュース) コンピュータのマイクロチップを構築するための、古典的な材料に基づいていない新しい材料が世界中で熱心に研究されています。 トランジスタ ただし、はるかに省エネで脳のようなコンポーネントが使用されています。 ただし、古典的なトランジスタベースのデジタル コンピューターの理論的基礎はしっかりしていますが、脳のようなコンピューターを作成するための実際の理論的ガイドラインはありません。 フローニンゲン大学の認知材料コンピューティング教授ハーバート・イェーガー氏は、新しい種類のマイクロチップのエンジニアリングに注ぐ努力をしっかりとした基盤に置くためには、そのような理論が絶対に必要であると主張する。
従来のトランジスタの小型化が物理的な限界に達する中、世界中の科学者が省エネルギーの脳のようなコンピューターマイクロチップを構築するための新材料を探しています。
脳型コンピューターに関する理論的なガイドラインが不足しているため、この分野の進歩には不可欠となっています。
脳の正確な働きについての知識は限られているにもかかわらず、脳の多用途性と堅牢性はインスピレーションの源となります。
最近の論文では、非デジタル コンピューターの理論は連続的なアナログ信号に焦点を当て、新しい材料の特性を考慮する必要があると示唆しています。
ニューロモーフィック コンピューティングの基礎理論を開発するには、多様な科学分野間のギャップを埋めることが不可欠です。
物理コンピューティング システムの一般理論は、既存の理論を特殊なケースとして構成します。 (図は arXiv 上の Nature Comm 論文の拡張版から抜粋)
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リサーチ
これまでコンピュータは、オフまたはオンにできる安定したスイッチ、通常はトランジスタに依存してきました。 これらのデジタル コンピューターは論理的な機械であり、そのプログラミングも論理的推論に基づいています。 何十年にもわたって、コンピューターはトランジスタのさらなる微細化によってより強力になってきましたが、現在このプロセスは物理的な限界に近づいています。 そのため、科学者たちは、デジタルの 0 または 1 だけでなく、より多くの値を使用できる、より汎用性の高いスイッチを作成するための新しい材料の発見に取り組んでいます。危険な落とし穴
イェーガーは、フローニンゲン認知システムおよび材料センター (CogniGron) の一部です。 ニューロモーフィック (つまり、脳に似た) コンピューター。 CogniGron は、数学、コンピューター サイエンス、AI などのさまざまな分野の実験材料科学者と理論モデラーという、非常に異なるアプローチを持つ科学者を集めています。 イェーガー氏は、材料科学者と緊密に協力することで、新しい計算材料を考え出そうとするときに直面する課題についてよく理解することができましたが、同時に危険な落とし穴にも気づくようになりました。コンピューティング システムにおけるデジタル物理的効果。 私たちの脳は論理的なシステムではありません。 私たちは論理的に推論することができますが、それは脳の働きのほんの一部にすぎません。 ほとんどの場合、ティーカップに手を持っていく方法や、廊下ですれ違う同僚に手を振る方法を工夫する必要があります。 「私たちの脳が行う情報処理の多くは、非論理的な処理であり、継続的かつ動的です。 これをデジタル コンピューターで形式化するのは困難です」とイェーガー氏は説明します。 さらに、血圧、外気温、ホルモンバランスなどの変動にもかかわらず、私たちの脳は働き続けています。 これほど多用途で堅牢なコンピューターを作成するにはどうすればよいでしょうか? イェーガー氏は楽観的だ。「簡単な答えは、脳はそれができるという原理を証明しているということだ」。ニューロン
したがって、脳は材料科学者にとってインスピレーションの源です。 イェーガー: 「彼らは、数百の原子から作られて振動する何か、または爆発的な活動を示す何かを生成するかもしれません。 そして彼らは、「これはニューロンの仕組みに似ているので、ニューラル ネットワークを構築しましょう」と言うでしょう。 しかし、ここでは重要な知識が欠けています。 「神経科学者ですら、脳がどのように機能するのか正確にはわかっていません。 ここで、ニューロモーフィック コンピューターの理論が欠如していることが問題となります。 しかし、現場はこれを認識していないようです。」 に掲載された論文で ネイチャー·コミュニケーションズ (「物理学が提供するあらゆるものから作られるコンピューティングマシンの正式理論に向けて」)、イェーガーとその同僚のベアトリス ノヘダ (コグニグロンの科学ディレクター) およびウィルフレッド G. ファン デル ヴィール (トゥウェンテ大学) は、非デジタル コンピューターの理論がどのようなものになるかを概略的に示しています。 彼らは、安定した 0/1 スイッチの代わりに、理論は連続的なアナログ信号で動作するはずだと提案しています。 また、材料科学者が研究している豊富な非標準のナノスケールの物理的効果にも対応できる必要があります。サブ理論
イェーガー氏が材料科学者の話を聞いて学んだもう XNUMX つのことは、これらの新しい材料からデバイスを構築するのは難しいということです。 イェーガー: 「XNUMX 個作っても、すべてが同じになるわけではありません。」 私たちのニューロンもすべてまったく同じではないため、これは実際には非常に脳に似ています。 もう一つ考えられる問題は、デバイスが脆くて温度に敏感であることが多いことだとイェーガー氏は続けます。 「ニューロモーフィック コンピューティングの理論では、そのような特性を考慮する必要があります。」 重要なのは、ニューロモーフィック コンピューティングを支える理論は単一の理論ではなく、多くのサブ理論から構築されることです (下の図を参照)。 イェーガー: 「これは実際、デジタル コンピューター理論も同様に機能する方法であり、接続されたサブ理論の層状システムです。」 ニューロモーフィックコンピューターのこのような理論的記述を作成するには、実験材料科学者と正式な理論モデラーの緊密な協力が必要です。 イェーガー氏: 「コンピューター科学者は、これらすべての新しい材料の物理学を認識する必要があり、材料科学者はコンピューティングの基本概念を認識する必要があります。」死角
材料科学、神経科学、コンピューティング科学、工学の間のこの溝を埋めることが、まさに CogniGron がフローニンゲン大学に設立された理由です。CogniGron は、これらの異なるグループを XNUMX つにまとめます。 「私たちには誰しも盲点があります」とイェーガー氏は結論づけています。 「そして、私たちの知識における最大のギャップは、ニューロモーフィック コンピューティングの基礎理論です。 私たちの論文は、そのような理論がどのように構築され、共通言語をどのように作成できるかを指摘する最初の試みです。」- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
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