ニューロモーフィックコンピューティング とは？

脳の仕組みを設計の手本にする、ということだよ。例えばスパイキングニューラルネットワークでは、ニューロンの発火に似たイベントで情報をやり取りする。デジタル回路で実装するチップもあるので、「普通のコンピュータはデジタル、こちらは違う」とは分けられないんだ。

必要なイベントが起きたときに処理し、計算と記憶を近くに置くことで、データ移動や電力を減らせる場合があるよ。ただし効果は処理と実装次第。同じ仕事の精度・遅延・システム全体の電力をそろえて比べる必要があり、どんな処理でもGPUより省電力とは言えないんだ。

Intelの研究用チップLoihi 2は、最大100万の人工ニューロンを扱う構成を持つよ。IBMのTrueNorthは約100万のデジタルニューロンと2.56億のシナプスを持つ研究チップ。人間の脳と同じ能力を持つという意味ではなく、構成や学習機能もチップによって違うんだ。

学習に対応する方式もあるよ。Loihi 2には学習規則を実行する機能がある。センサーの変化を処理したり、環境に適応して制御したりする研究が進んでいるけれど、普段の深層学習モデルをそのまま移すだけで同じように動くとは限らないんだ。

用途に合わせて使い分ける研究が進んでいるよ。CPUやGPUにも得意な処理があり、ニューロモーフィックの効果を出すにはデータの表し方やアルゴリズム、開発環境も考える必要がある。脳を手本にすることと、あらゆる計算機を置き換えることは別なんだ。