HZDR､神経形態学的コンピュータ向けコンポーネント開発

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)