人工知能（AI）と人間の思考はどちらも電気に基づいていますが、そこで類似点は終わります。AIはシリコンと金属の回路に依存している一方、人間の認知は複雑な生体組織から生じます。これらのシステム間の基本的なアーキテクチャの違いが、AIの非効率性に寄与しています。
現在のAIモデルは、高エネルギー消費をもたらす別々のコンポーネントに情報を格納し、計算する従来のコンピュータ上で実行されます。実際、データセンターだけでも、グローバルな電力消費量の大部分を占めています。しかし、科学者たちは長い間、脳の計算効率を模倣できるデバイスや材料を開発することを求めてきました。
ノースウェスタン大学のマーク・ハーサム率いる研究チームによるブレイクスルーが、この目標の達成に一歩近づけました。彼らは、電子回路の基本的な構成要素であるトランジスタを再設計し、ニューロンのように機能するようにしました。この新しいmoireシナプティックトランジスタは、メモリと処理を統合することで、エネルギー消費を削減し、AIシステムが単純なパターン認識を超えることを可能にします。
これを実現するために、研究者たちは、モアレスーパー構造と呼ばれる魅惑的なパターンを作り出す特殊な量子特性を持つ、ユニークな原子配列を持つ二次元材料に注目しました。これらの材料は、電流の流れを正確に制御でき、特殊な量子特性により連続的な電力供給なしでデータを保持することができます。
これまでのモアレトランジスタの試みとは異なり、この新しいデバイスは室温で機能し、エネルギー消費量が20倍少なくなります。その速度は完全にテストされていないものの、統合設計から推測すると、従来のコンピューティングアーキテクチャよりも速く、エネルギー効率が高いでしょう。
この研究の究極の目標は、AIモデルを人間の脳のようにすることです。この脳のような回路は、データから学習し、接続を確立し、パターンを認識し、関連付けを行うことができます。このような能力は、別々のメモリと処理コンポーネントを持つ従来のAIモデルにとっては現在の課題となっています。
新しい脳のような回路を利用することで、AIモデルは信号とノイズを効果的に区別して、複雑なタスクを実行することができます。たとえば、自動運転車では、この技術を使用して、AIパイロットが困難な道路状況をナビゲートし、実際の障害物と関係のない物体を区別するのに役立ちます。
これらのニューロモーフィックトランジスタの拡張可能な製造方法の開発にはまだ取り組むべき課題がありますが、より効率的で高性能なAIシステムの可能性は期待できます。AIと人間の認知のギャップを埋めることにより、この研究は人工知能の将来における興味深い可能性を開拓しています。
人工知能（AI）とは、学習、問題解決、意思決定など、通常人間の知能を必要とするタスクを実行する機械やコンピュータシステムの能力を指します。
人間の認知とは、知識の獲得、理解、認識、思考、コミュニケーションなどを可能にする精神的なプロセスと能力を指します。
シリコンと金属の回路とは、従来のコンピュータで使用される材料や部品であり、電気信号を処理・送信するために使用されます。
この文脈でのアーキテクチャは、システムやデバイスの構造と組織を指します。
エネルギー消費とは、システムやデバイスが機能を実行するために使用するエネルギーの量を指します。
データセンターは、大量のデータの保存、処理、配布を目的として、サーバーやストレージを含むコンピュータシステムと機器を収容する施設です。
モアレスーパー構造は、特定の二次元材料のユニークな原子配列によって作られる魅惑的なパターンです。
量子特性とは、量子力学の原理によって説明される、原子や亜原子レベルの物質やエネルギーの特性や振る舞いを指します。
パターン認識は、システムやデバイスがデータの中のパターンや特徴を識別・区別する能力を指します。
トランジスタは、電流の流れを制御し、信号を増幅またはスイッチするための電子回路の基本的な構成要素です。
メモリは、システムやデバイスが情報を保持し、取り出すことができる能力を指します。
処理は、システムやデバイスによるデータまたは情報の操作や計算を指します。
連想学習とは、システムやデバイスが異なる概念やデータ間の関連付けと連想を行う能力を指します。
信号とノイズとは、意味のある情報（信号）と無関係なデータや干渉（ノイズ）との区別を指します。
拡張可能な製造方法とは、製品やデバイスの大量生産を容易に拡大または適応できるプロセスや技術を指します。
ニューロモーフィックトランジスタは、人間の脳のニューロンのアーキテクチャと機能を模倣するように設計されたトランジスタです。
関連リンク：Northwestern University
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