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HZDR、神経形態学的コンピュータ向けコンポーネント開発

Prinzip des neuromorphen Computers: Schaltstellen des Gehirns werden mit magnetischen Wellen nachgebildet, die gezielt in mikroskopisch kleinen Scheiben erzeugt und aufgeteilt werden.

February, 3, 2021, Dresden--神経回路網(ニューラルネットワーク)は、人工知能で最も重要なツールである。それらは人の脳の動作を模擬する。例を挙げれば、テクスト、言語および画像を高信頼に認識できる。
 これまで、それは、適応型ソフトウエアの形式で従来のプロセッサで動作している。しかし、専門家は、代替コンセプト、「神経形態学(ニューロモルフィック)コンピュータ」に取り組んでいる。この場合、脳のスイッチングポイント(ニューロン)は、ソフトウエアでシミュレートされないが、ハードウエアコンポーネントで再建される。
Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR)は、そのようなハードウエアへの新しいアプローチを実証した。マイクロメートルサイズのウエファで生成され、分割される磁気波がターゲットになっている。未来に眼を向けると、これは、最適化作業とパタン認識が、より高速に、エネルギー効率よく完了できると言う意味である。研究成果は、Physical Review Lettersに発表された。

研究の基盤にあるのは、直径わずか数µmの磁性材料鉄ニッケルの微小ディスクである。このディスクの周りに金のリングが配置されている。ギガヘルツ範囲の交流がそれを流れると、マイクロ波を放出し、それがディスク内に、いわゆるスピン波を励起する。「鉄ニッケルの電子は、スピン、回転するコマに似ている、一種の渦巻をその場で示す」とHZDR、Emmy Noether Group “Magnonics”グループ長、Helmut Schultheißは説明している。「われわれは、マイクロ波インパルスを使い、電子コマをわずかにコースを外させる」。すると電子は、この混乱をそれぞれの隣に伝える、これによってスピン波は、物質を打ち抜く。この方法で情報は非常に効率的にトランスポートできる。今日のコンピュータチップで起こっているように、電子そのものを動かす必要はない。

2019年、Schultheißグループは、ある素晴らしいことを発見した。ある状況下で、磁気渦に生まれたスピン波が2つの波に分けられることである。それぞれ周波数が低下している。「いわゆる非線形効果がこれに関与している。照射されたマイクロ波のパワーがある閾値を超えるときにのみ活性化する」とSchultheißの同僚、Lukas Körberは説明している。そのような挙動は、人工ニューロンの有望な候補としてのスピン波を示唆している。脳の機能との驚くべき類似があるからだ。これらニューロンも、ある刺激の閾値が超えられたときにのみ発火する。

マイクロ波デコイ
しかし、最初は、研究者は、スピン波の部分を非常に正確に制御することができなかった。Körberは、その理由を説明している。「マイクロ波をそのディスクに送るとスピン波が2つの新しい波に分化されるまでにタイムラグがあった。これの制御が難しかった」。したがってチームは、その問題を回避する方法を考え出す必要があった。それは、Physical Review Lettersに発表されている。ゴールドリングに加えて、小さな磁気ストリップを磁気ウエファに近づけた。短いマイクロ波信号が、そのストリップにスピン波を生成する。ストリップは、ウエファの中でスピン波と相互作用し、一種のデコイとして機能する。ストリップ内のスピン波が、ウエファ内の波の分割を速める。「その分割を速めるには非常に短い追加信号で十分である。つまり、これでわれわれはそのプロセスを始動し、タイムラグを制御することができる」とKörberは、説明している。

その意味は、原理的に、スピン波ウエファが人工的ハードウエアニューロンに適していることが証明されたと言うことである。それらは、脳の神経細胞と同じようにスイッチし、直接制御が可能である。「われわれがやりたい次のことは、われわれのスピン波ニューロンで小さなネットワークを作ること。このニューロモルフィックネットワークは、簡単なパタンの認識など、簡単な作業を実行する」とHelmut Schultheißは話している。

顔認識とトラフィック最適化
 パタン認識は、AIの主要アプリケーションの一つである。スマートフォンの顔認証は、例えば、パスワードの必要性を排除する。それが機能するには、ニューラルネットワークは、前もってトレーニングされていなければならない。それには、膨大なパワーと膨大な量のデータが必要になる。スマートフォンメーカーは、このネットワークを特殊チップに移転し、これが携帯電話に組みこまれる。しかし、そのチップには弱点がある。適応的でないので、例えば、マスクをしている顔を認識できない。

 神経形態学コンピュータは、それに対して、こうした状況にも対応可能である。従来のチップとは違い、そのコンポーネントはハードワイヤードではなく、脳の神経細胞のように機能する。「このため、ニューロモルフィックコンピュータは、大量のデータを瞬時に処理できる、まさに人のようである。また、非常にエネルギー効率がよい」とSchultheißは、話している。パタン認識の他に、その新しいタイプのコンピュータは、高精度スマートフォンルート計画など、最適化タスクにも有用であることが証明されている。
(詳細は、https://www.hzdr.de)