LLNL研究者、三目並べをするために液滴を訓練

August, 13, 2025, Livermore--人工知能(ＡＩ)とハイパフォーマンス コンピューティング(HPC)により、大規模なエネルギー源の需要が高まっている。しかし、人間の脳の構造と機能を模倣することを目的としたニューロモーフィック コンピューティングは、エネルギー効率の高いコンピューティングの新しいパラダイムを提示する可能性がある。

この目的を達成するために、ローレンス・リバモア国立研究所(LLNL)の研究者は、イオンを使用して単純なニューロモーフィック計算を実行する液滴ベースのプラットフォームを作成した。研究チームは、短期記憶を保持する能力を利用して、手書きの数字を認識し、三目並べをプレイするように液滴システムを訓練した。この研究は、Science Advancesに掲載された。

研究チームは、電子の代わりにイオンを使って計算する人間の脳にインスパイアされた。イオンは流体の中を移動するため、イオンを移動させることは、固体デバイスで電子を移動させるよりも少ないエネルギーを必要とする場合がある。

「朝食に何を食べたか考えてみてください」とLLNLの科学者で上級著者のAleksandr Noyは言う。「それほど多くのエネルギーはかからないが、かなり高度なコンピューティングと情報処理タスクを実行することができる。」

そのアイデアをベースとして、Noyとチームは、ソフトで柔軟な小さなプラットフォームを構築した。チームの装置は比較的単純で、塩水の2滴、その周囲に脂質(水に溶けない脂肪のような化合物)が並んでいる。2つの液滴は油に浮遊し、そこで接触して細胞膜を模倣した二重層(脂質の2層)を形成する。各液滴に電極を挿入し、電圧を印加するために使用される。次に、チームは液滴ペアの現在の応答を測定する。

その応答、つまり液滴を流れる電流がコンピューティングの鍵となる。メモリのないシステムでは、入力電圧の特定のスパイクに対する応答は、毎回まったく同じ電流になる。しかし、液滴システムでは、研究チームは記憶に関連する動作を観察した:デバイスは以前に印加された電圧に応じてわずかに異なる電流を生成した。

研究チームは、パブロフの犬の実験を彷彿とさせる例を挙げて、この行動を説明した。通常、高電圧は大電流出力につながる。液滴システムに低電圧と高電圧のトレーニングスパイクを繰り返すことで、低電圧での大電流出力を観察することができた。言い換えれば、チームは「犬」(AKA液滴)が食べ物を与えられたとき(高電圧入力)だけでなく、ベルが鳴ったとき(低電圧入力)時にも唾液を垂らす(大電流を出力する)ように訓練した。

「このような単純なオブジェクトがどのようにしてこれらの機能を実行できるのかは非常に興味深いことだ」と、LLNLのポスドクであり論文の筆頭著者であるZhongwu Liは話している。

この液滴の記憶能力をしっかりと理解したチームは、南カリフォルニア大学およびグーグル・リサーチのコンピューターサイエンスの研究者と協力して、リザーバ・コンピューティング・アルゴリズムを使用して、手書きの数字を認識し、三目並べを教えることができた。

手書きの数字については、画像内の各ピクセルの電圧「コード」を液滴に供給した。液滴にはメモリがあるため、各コードは異なる出力電流につながった。最初のトレーニング段階で、チームはその出力を正しい数値にマッピングした。このマッピングを行ったことで、液滴はさらに手書きの数字を識別することができた。

その後、水滴は三目並べのゲームで理想的な標準的なコンピュータと対峙した。動きは再び電圧コードとして液滴に入力され、出力は液滴が次に行うべき動きにマッピングされた。トレーニング後、液滴システムは標準コンピュータを一貫して結び付けることができた。

この原理実証のデモンストレーションは、はるかに高速ではるかに洗練された今日のコンピュータチップとは競合しないが、研究チームは、将来のエネルギー効率の高いコンピューティング技術のために検討する必要があると強調した。

「われわれの誰もすぐに飛沫に取って代わられるとは思えない。とは言え、水滴にボードゲームを教えられるのは素晴らしいことだ」とNoyは語った。