エンジニアのチームは、現在ソフトウェアプラットフォームで実行されているタイプのAIを使用してスキルを習得できるハードウェアを作成しました。 ハードウェアとソフトウェア間でインテリジェンス機能を共有すると、自動運転車や医薬品の発見など、より高度なアプリケーションでAIを使用するために必要なエネルギーが相殺されます。

「AI におけるほとんどの課題はソフトウェアによって解決されています。ソフトウェアで起こっていることに加えて、回路コンポーネントにインテリジェンスを組み込むことができれば、今日ではまったく不可能なことを実現できるでしょう」とパデュー大学の材料工学教授シュリラム・ラマナサン氏は述べています。

AI ハードウェア開発はまだ初期の研究段階にあります。研究者らは、潜在的なハードウェアで AI を実証しましたが、AI の大量のエネルギー需要にはまだ対処していません。

AIが日常生活にさらに浸透するにつれ、膨大なエネルギーを必要とするソフトウェアへの過度の依存は持続可能ではないとラマナサン氏は述べた。ハードウェアとソフトウェアがインテリジェンス機能を共有できれば、シリコン領域は与えられたエネルギーの入力でより多くのことを達成できるかもしれません。

ラマナサンのチームは、室温で潜在的なハードウェアにおける人工の「木のような」メモリを初めて実証しました。これまでの研究者は、電子機器には低すぎる温度でのみ、ハードウェア内のこの種のメモリを観察することができました。

この研究結果は雑誌に掲載されます ネイチャー·コミュニケーションズ.

ラマナサンのチームが開発したハードウェアは、いわゆる量子材料でできています。これらの材料は、古典物理学では説明できない特性を持つことで知られています。ラマナサンの研究室は、これらの材料と、エレクトロニクスの問題を解決するためにそれらがどのように使用されるかをより深く理解するために取り組んできました。

ソフトウェアはツリー状のメモリを使用して情報をさまざまな「枝」に整理し、新しいスキルやタスクを学習するときにその情報を簡単に取得できるようにします。

この戦略は、人間の脳が情報を分類し、意思決定を行う方法からインスピレーションを得ています。

「人間は物事をカテゴリーのツリー構造で記憶します。たとえば、私たちは「リンゴ」を「果物」のカテゴリーで覚え、「象」を「動物」のカテゴリーで覚えます」と、パデュー大学工学部のリリアン・ギルブレス博士研究員ハイティアン・チャン氏は語った。 「ハードウェアでこれらの機能を模倣することは、脳からインスピレーションを得たコンピューティングにとって潜在的に興味深いものです。」

研究チームは、酸化ネオジムニッケルと呼ばれる量子材料に陽子を導入した。彼らは、物質に電気パルスを加えると陽子の周りを移動することを発見しました。陽子の新しい位置ごとに異なる抵抗状態が作成され、それが記憶状態と呼ばれる情報記憶サイトを作成します。複数の電気パルスにより、記憶状態からなる分岐が作成されます。

「量子力学効果を利用することで、材料内に何千もの記憶状態を構築できます。素材はそのままです。私たちは陽子の周りをただシャッフルしているだけなのです」とラマナサン氏は語った。

この材料で発見された特性のシミュレーションを通じて、研究チームは、この材料が 0 から 9 までの数字を学習できることを示しました。数字を学習する能力は、人工知能のベースライン テストです。

マテリアル内で室温でこれらのツリーをデモンストレーションすることは、ハードウェアがソフトウェアからタスクをオフロードできることを示すための一歩です。

「この発見は、この種の知能を電子ハードウェアに実装することは存在しなかったため、ほとんど無視されてきた AI の新たな境地を切り開きます」とラマナサン氏は述べました。

この素材は、人間が AI とより自然にコミュニケーションする方法の作成にも役立つ可能性があります。

「陽子は人間の自然な情報輸送体でもあります。陽子輸送によって可能になるデバイスは、最終的には脳インプラントなどを介して生物との直接コミュニケーションを達成するための重要なコンポーネントとなる可能性がある」とZhang氏は述べた。

ストーリーソース：

材料 により提供さ パデュー大学. 注：コンテンツはスタイルと長さのために編集することができます。