August, 30, 2021, New York--NYU研究者は、新しいタイプの記憶を作る手段を開発した。これは、ますます高度になる人工知能(AI)分野で注目に値するブレイクスルーとなる。
「量子材料は、今日のコンピュータの能力を改善する高い有望性をもつ。その研究は、コンピュテーションのために新しい構造を確立するそれらの特性を利用している」とNYU物理学者、Andrew Kentは説明している。同氏はシニア研究者の一人。
UC San Diegoの研究者と協働で設計した成果は、Scientific Reportsに発表された。
「従来のコンピューティングは、その限界に達した。新しい計算方法と機器が開発されつつある。これらはコンピューティングを変革し、いずれ将来、ヒトの脳と競う能力をもつ」とUC San DiegoのIvan Schullerはコメントしている。
近年、研究者は、「神経形態学コンピューティング」、人の脳の機能を模擬することを探求するプロセスで前進することを考えてきた。人間のような特性のために、それは、既存のコンピューテション法を使って達成できないアプローチを利用することでデータを処理する効率的、革新的な方法を示す可能性がある。
Scientific Reportsの研究で、チームは、この領域ですでに達成された主要な進歩を示す新しいデバイスを作製した。
それをするために、チームは革新的な方法で物理的な特性を操作することで知られているナノ圧縮スピントロニック共振器を作製した。
共振器は、明確に定義された周波数の波を生成および蓄積できる。弦楽器と同じである。ここでは、研究者は、新しいタイプの共振器を構築した。脳のシナプスやニューロンと同じように情報を蓄積、処理できる。論文に発表されたものは、量子材料固有の特性とスピントロニクス磁気デバイスの特性を統合している。
スピントロニックデバイスは、情報処理に電荷とともに電子のスピンを利用する。従来のアプローチに対して蓄積と処理能力を高めながらエネルギーを低減する方法である。広範に利用されているデバイス、「スピントルク発振器」は、特定周波数で動作する。それと量子材料を組み合わせることで、この周波数をチューニングし、したがってその適用性を大きく広げることができる。
「これは、コンピューティング、特に神経形態学的コンピューティングにアプリケーションをもつ基本的な進歩である。そこでは、そのような共振器は、コンピューティングコンポーネント間を接続する機能を発揮する」とKentは説明している。
(詳細は、https://www.nyu.edu)