＜仏国立科学研究センター（CNRS）らの研究チームによって、ヒトの脳の学習プロセスから着想を得た人工シナプスが開発された。従来よりもエネルギーを要さず、自律的に学習できる。人工知能システムはさらに発展しそうだ＞

脳の仕組みや働きを解析する脳科学の進化やコンピューター科学の発展などに伴って、近年、人工知能の研究開発がより活発化してきた。とりわけ、ヒトの脳の情報処理の仕組みをソフトウェアで仮想的に実現する『人工ニューラルネットワーク（ANN）』は、特定の事象についてデータ解析し、その結果から傾向を学習して判断や予測を行う『機械学習（マシン・ラーニング）』の手法のひとつとして知られているが、そのプロセスには、膨大な時間とエネルギーを要するのが現状だ。

仏国立科学研究センター（CNRS）とボルドー大学、パリ第11大学、ノルウェーのIT企業Evryらの研究チームは、2017年4月、英科学誌『ネイチャー』において、『メモリスタ』と呼ばれる人工シナプスを開発したことを明らかにした。この人工シナプスは、ヒトの脳の学習プロセスから着想を得て設計されたもので、従来よりも時間やエネルギーを要さず、自律的に学習できるのが特徴だ。

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一般に、ヒトの脳には無数のニューロン（神経細胞）が存在し、これらが結びつくことによって、情報が伝達されたり、記憶したりしている。そして、ニューロンをつなぎ、情報伝達に一役買っているのがシナプスだ。シナプスへの刺激が大きければニューロンの結びつきが強くなり、学習がすすむというメカニズムになっている。

研究チームでは、このようなシナプスのメカニズムを模倣し、二つの電極で強誘電体層を挟み込んだ『メモリスタ』を開発した。『メモリスタ』の抵抗は、電圧パルスによって調整され、その抵抗が低ければ結びつきが強くなり、抵抗が高ければ結びつきは弱くなる。このように抵抗が調整されることによって、『メモリスタ』が自律的に学習していくというわけだ。

Image Credit: Sören Boyn/CNRS/Thales physics joint research unit

この研究では、『メモリスタ』の開発そのものにとどまらず、その学習能力を説明する物理的モデルを構築した点も大きな成果としてあげられる。とりわけ、より複雑な回路を開発する際、この物理的モデルの成果は、大いに役立つだろう。

人工ニューラルネットワークの学習プロセスの大幅な改善が期待される『メモリスタ』は、今後、その機能の最適化に向けて、さらなる研究開発がすすめられるとみられている。近い将来、人工知能システムが、ヒトの脳と同等、もしくはそれ以上の学習能力を備えるようになるのかもしれない。