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蝶に触発されたAI技術が飛躍

May, 10, 2024, University Park--交尾に関しては、ヘリコニウス蝶にとって2つのことが重要である。それは、潜在的なパートナーの外観と匂い。黒とオレンジの蝶は信じられないほど小さな脳を持っているが、両方の感覚入力を同時に処理する必要がある – これは、現在の人工知能(AI)技術が大量のエネルギーを消費することなく達成できる以上のものである。
ペンシルベニア州立大学の研究者チームは、AIを蝶のように賢くするために、他のAI技術よりも高度でエネルギー消費量の少ない多感覚(マルチセンサ)AIプラットフォームを作成した。

研究チームによると、現在のAI技術では、人間や動物が用いる多感覚的な意思決定プロセスを模倣するには不十分な場合が多い。このため、ロボット工学や、構造の欠陥や差し迫った化学物質の漏れなどの危険を検知するスマートセンサでのAI使用の可能性が制限される可能性がある。

「現在のAIについて考えてみると、ビジュアルをベースにした非常に優れた画像プロセッサや、音声を使用する優れた言語プロセッサがある」と、工学科学と力学の准教授であり、Advanced Materials誌に掲載された研究の責任著者、Saptarshi Dasは話している。「しかし、ほとんどの動物や人間について考えると、意思決定は複数の感覚に基づいている。AIは単一の感覚入力で非常に優れた性能を発揮するが、現在のAIでは多感覚的な意思決定は行われていない。

ヘリコニウス蝶は、交尾相手候補の翅模様が実際にヘリコニウス蝶の1つであることを確認する視覚的な手がかりと、他の蝶が放出するフェロモンの化学的手がかりを同時に組み合わせて配偶者を選択する。注目すべきは、蝶は最小限のエネルギーしか使わない小さな脳でこれを管理していることだ、とDasは言う。これは、大量のエネルギーを消費する最新のコンピューティングとは正反対である。

「蝶や他の多くの動物の脳は非常に小さく、使用するエネルギーと脳の物理的な大きさの両面で、使用するリソースの量も少なくて済む。それなのに、複数の感覚入力に同時に依存する計算タスクを実行しているのだ」(Das)。

この振る舞いを電子的に模倣するために、研究チームは、原子1個から数個の厚さの2D材料を含む可能な解決策に目を向けた。チームは、硫化モリブデン(MoS2)とグラフェンという2つの2次元材料からなるハードウェアプラットフォームを開発した。ハードウェア プラットフォームの MoS2 部分は、メモリ処理と情報処理の両方を実行できる電子デバイス、メモリトランジタである。研究チームは、蝶の視覚能力を模倣する光感知能力のためにMoS2を選んだ。デバイスのグラフェン部分は、化学分子を検出し、蝶の脳のフェロモン検出を模倣できるケミトランジスタである。

「視覚的な手がかりとフェロモンの化学的手がかりによって、雌の蝶が雄の蝶と交尾するかどうかが決まる」と、共著者で工学科学と力学の博士課程2年生であるSubir Ghoshは言う。「そこで、われわれはそれに触発されて、これらの機能を備えた 2D マテリアルをどのように提供するかを考えた。光応答性MoS2と化学活性グラフェンを組み合わせることで、AIとニューロモルフィックコンピューティングのための視覚化学物質を統合したプラットフォームを構築できる」

研究チームは、デュアルマテリアルセンサを様々な色の光にさらし、視覚的な手がかりを模倣し、蝶が放出するフェロモンに似た様々な化学組成の溶液を適用することで、デバイスをテストした。その目的は、蝶の交尾の成功が翅の色とフェロモンの強さの一致にかかっているのと同じように、光検出器と化学センサの両方からの情報をセンサがどれだけうまく統合できるかを調べることだった。

研究チームは、出力応答を測定することで、デバイスが視覚的および化学的な手がかりをシームレスに統合できると判断した。研究チームによると、これは、センサが多様な種類の情報を同時に処理し、解釈する可能性を浮き彫りにしている。

「また、センサの回路に適応性を導入し、一方の手がかりが他方の手がかりよりも重要な役割を果たすことができるようにした。この適応性は、雌の蝶が野生の様々な状況に応じて交尾行動を調整する方法に似ている」と、工学科学と力学の博士課程4年生で、研究の共著者であるYikai Zhengは説明している。

また、研究チームによると、1つのデバイスでのデュアルセンシングは、現在のAIシステムの動作方法と比較すると、エネルギー効率も高い。様々なセンサモジュールからデータを収集し、それを処理モジュールに送り込むため、遅延や過剰なエネルギー消費が発生する可能性がある。

次に、研究チームは、ザリガニが視覚、触覚、化学的な手がかりを使って獲物や捕食者を感知する方法を模倣し、2つの感覚をデバイスに統合することから3つの感覚に拡張する計画であると話している。目標は、多様な環境で複雑な意思決定シナリオを処理できるハードウェアAIデバイスを開発することである。

「発電所などの場所にセンサシステムを設置し、複数の感覚的な手がかりに基づいて、漏れやシステムの故障などの潜在的な問題を検知することができる。薬品の匂いとか、振動の変化とか、弱点を目視で察知するとか。そうすることで、システムやスタッフは、1つの感覚だけでなく、複数の感覚に頼っているため、迅速に修正するために何をすべきかを判断することができる」と、Ghoshは話している。