インド科学研究所 (IISc) の研究者らは、分子膜内の驚くべき 16,500 のコンダクタンス状態でデータを保存および処理できる、脳にヒントを得たアナログ コンピューティング プラットフォームを開発しました。本日の雑誌に掲載されました自然、このブレークスルーは、データの保存と処理が 2 つの状態に限定されていた従来のデジタル コンピューターに比べて、大きな前進を表しています。

このようなプラットフォームは、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングなどの複雑な AI タスクをラップトップやスマートフォンなどの個人用デバイスにもたらす可能性があり、AI ツール開発の民主化にさらに近づくことができます。エネルギー効率の高いハードウェアが不足しているため、これらの開発は現在、リソースを多く使用するデータセンターに限定されています。シリコンエレクトロニクスが飽和に近づいているため、シリコンチップと連携してより高速で効率的な AI を実現できる、脳をヒントにしたアクセラレータの設計も重要になってきています。

「ニューロモーフィック コンピューティングには、10 年以上にわたって未解決の課題がかなりありました」と、研究チームを率いた IISc ナノ科学工学センター (CeNSE) の助教授、スリートシュ ゴスワミ氏は説明します。「この発見により、私たちは完璧なシステムをほぼ完成させました。これはまれな偉業です。」

ほとんどの AI アルゴリズムの基礎となる基本的な演算は、高校の数学で教えられる概念である行列の乗算という非常に基本的なものです。しかし、デジタル コンピューターでは、これらの計算が多くのエネルギーを消費します。IISc チームが開発したプラットフォームは、関係する時間とエネルギーの両方を大幅に削減し、これらの計算をはるかに高速かつ簡単にします。

プラットフォームの中心となる分子システムは、CeNSE の客員教授である Goswami によって設計されました。分子やイオンが材料膜内で小刻みに動きながら、無数のユニークな記憶状態を作り出しますが、その多くはこれまでアクセスできませんでした。ほとんどのデジタル デバイスは、可能な無限の中間状態を利用することができず、2 つの状態 (高コンダクタンスと低コンダクタンス) にしかアクセスできません。

IISc チームは、正確にタイミングを合わせた電圧パルスを使用することで、はるかに多くの分子の動きを効果的に追跡し、それぞれを個別の電気信号にマッピングして、さまざまな状態の広範な「分子日記」を形成する方法を発見しました。

「このプロジェクトでは、電気工学の精度と化学の創造性が融合し、分子動力学を非常に正確に制御できるようになりました。電子回路ナノ秒の電圧パルスによって駆動されます」とゴスワミ氏は説明します。

これらの小さな分子変化を利用することで、チームは、人間の脳と同様に、同じ場所にデータを保存して処理できる、非常に正確で効率的な神経形態アクセラレーターを作成することができました。このようなアクセラレータはシリコン回路とシームレスに統合でき、パフォーマンスとエネルギー効率を向上させることができます。

チームが直面した重要な課題は、さまざまなコンダクタンス状態を特徴付けることでしたが、既存の機器を使用してそれが不可能であることが判明しました。研究チームは、これらの個々の状態を前例のない精度で正確に特定するために、100 万分の 1 ボルトほどの小さな電圧を測定できるカスタム回路基板を設計しました。

チームはまた、この科学的発見を技術的な偉業に変えました。彼らは、もともとスーパーコンピューターによって作成されたジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡のデータから、卓上コンピューターだけを使用して、NASA の象徴的な「創造の柱」画像を再現することに成功しました。また、従来のコンピュータが必要とする時間とエネルギーのほんの一部でこれを実行することもできました。

チームには IISc の数人の学生と研究員が含まれています。Deepak Sharma が回路とシステムの設計と電気的特性評価を実行し、Santi Prasad Rath が合成と製造を担当し、Bidyabhusan Kundu が数学的モデリングに取り組み、Harivignesh S が生体からインスピレーションを得たニューロン応答動作を作成しました。同チームは、テキサスA&M大学のスタンリー・ウィリアムズ教授、リムリック大学のダミアン・トンプソン教授とも協力した。

研究者らは、この躍進はインドのAIハードウェアにおける最大の飛躍の1つとなり、同国を世界的な技術革新の地図に載せる可能性があると考えている。CeNSE 教授であり、次の専門家である Navakanta Bhat 氏シリコンエレクトロニクスこのプロジェクトでは回路とシステム設計を主導しました。

「際立っているのは、複雑な物理学と化学の理解を、AI ハードウェアの画期的なテクノロジーにどのように変換したかです」と彼は説明します。「インド半導体ミッションの文脈では、この開発は産業、消費者、戦略的用途に革命をもたらす革新的なものとなる可能性があります。このような研究の国家的重要性は、どれだけ誇張してもしすぎることはありません。」

電子情報技術省の支援を受けて、IISc チームは現在、完全に独自の統合ニューロモーフィック チップの開発に注力しています。

「これは、材料から回路、システムに至るまで、完全に自家製の取り組みです」とゴスワミ氏は強調します。「私たちはこのテクノロジーをシステムオンチップに変換する方向に順調に進んでいます。」