RMIT､新しい電子チップでよりスマートな光駆動AI

November, 30, 2020, Melbourne--RMITの研究者は、一つの光駆動電子チップにイメージング、処理、マシンラーニングとメモリを統合する人工知能(AI)技術を開発した。

プロトタイプは、人の脳が視覚情報を処理する方法を再現することで人工知能技術を縮小する。

.ナノスケールの進歩は、人工知能駆動に必要なコアソフトウエアを一個の電子デバイスの画像取得ハードウエアと統合している。

さらなる開発により光駆動プロトタイプはよりスマートになり、ドローンやロボットのような小型自律技術を可能にする。また、スマートなウエアラブル、人工網膜のような生体インプラントもカノになる。

研究成果は、Advanced Materialsに発表されている。
　RMITの主席研究者、Sumeet Waliaによると、プロトタイプは、1つの強力なデバイスで脳のような機能を提供する。

「われわれの新技術は、多数のコンポーネントと機能を単一のプラットフォームに統合することで効率と正確さを根本的に増強する」とWaliaは話している。「自然界最高のコンピューティングイノベーション、人間の脳からヒントを得たオールインワンAIデバイスに、それは近づいている」「われわれの目的は、視覚を記憶としてインプリントすることで、脳の学習方法のコア機能を再現することである。
　われわれが開発したプロトタイプは、ニューロロボティクスへの大きな飛躍であり、ヒューマン・マシン相互作用およびスケーラブルな生体システムにとって優れた技術である」と同氏は話している。

トータルパッケージ
典型的なAIは、ソフトウエアとオフサイトデータ処理に大きく依存している。

新しいプロトタイプは、電子ハードウエアとインテリジェンスをいっしょに統合して、高速オンサイト決定を目指す。

「われわれのニューロからヒントを得たハードウエアを組み込んだ車の車載カメラを考えて見る。これは、ライト、サイン、物体を認識することができ、直ちに決定する、インターネットに接続する必要はない」とWaliaは説明している。同氏は、RMIT基礎材料、マイクロシステム研究グループを共同でリードしている。

「その全てをワンチップに統合することで、前例のないレベルの効率とスピードを自律的、AI駆動決定が可能になる」。

その技術は、RMITチームの初期のプロトタイプチップに立脚している。これは、メモリの作成と改善に光を使った。

新しい組み込み機能は、そのチップが今度は、画像を捉え、自動的に増強し、数を分類し、訓練して、90％以上の精度でパタンや画像を認識できるようになる。

デバイスは、既存エレクトロニクスやシリコン技術との適合が容易であり、将来の組込は容易である。

光を見る、その技術動作方法
　プロトタイプは、バイオテクノロジーの新しいツール光遺伝学からヒントを得た。これにより研究者は、身体の電気システムを非常に正確に研究し、ニューロンの操作に光を使うことができる。

AIチップは、超薄材料､黒リンをベースにしている｡これは､異なる光波長に反応して電気抵抗を変える｡

イメージング､記憶の蓄積など､様々な機能は､そのチップに異なる光波長を照射することで達成される｡

研究リーダー､Dr Taimur Ahmedによると､光ベースのコンピューティングは､既存技術よりも高速､高精度であり､消費電力も著しく少ない｡

｢1つのコンパクトなナノスケールデバイスに非常に多くのコア機能を詰め込むことで､われわれはマシンラーニングやAIの地平を広げ､より小さなアプリケーションに組みこむことができるようになる｣とAhmedは言う｡

｢例えば､人工網膜を持つわれわれのチップを使うと,研究者は新興技術を小型化し､人工眼の精度を改善できる｡
　われわれのプロトタイプは､究極的エレクトロニクス､ブレイン･オン･ア･チップに向けて大きく前進している｡これは､われわれがするのと同じように環境から学ぶことができる｣と同氏はコメントしている｡

(詳細は､https://www.rmit.edu.au)