脳型コンピュータの実現につながる導電性ポリマー立体配線技術

導電性ポリマー立体配線のイメージ図

　大阪大学大学院理学研究科、北海道大学大学院情報科学研究院、同大学院情報科学院らの研究グループは、脳型コンピュータの実現につながら3次元ネットワーク回路の構築技術を開発した。

　ソフトウェアとして実装されるAIは電力効率の面で大きな課題がある一方、人間の脳は高度なリアルタイム処理を圧倒的に省電力で実現できる。AI処理を加速するハードウェアとして、こういった脳の仕組みを物理的に模倣したアナログ脳型コンピュータが注目されているが、実際の脳の3次元構造と大きく乖離しているため性能を十分に引き出せなかった。

実際に実現された導電性ポリマー立体配線の光学顕微鏡像

　今回研究グループでは、脳のように溶液中で電解重合成長し、電極間を配線できる電導性ポリマー細線を用いることで、脳内の3次元的な局所結合を忠実に再現できることを発見。電圧印加時間を制御すると配線本数を制御でき、各電極間抵抗値を高精度で制御できることも分かった。これは脳内ネットワーク形成過程(軸索誘導)と脳の学習過程(シナプス可塑性)に対応づけることができ、実施にネットワークに連想記憶を与えられることも示された。

　さらに、構築した3次元ネットワークに電圧パルスを印加すると、脳内の側抑制に対応する抵抗変化も観測された。ニューロンのスパイク発火活動に基づく、より生物学的な情報処理の実現につながるという。

　研究グループでは、溶液内で3次元的なネットワークを1から構築し、学習を通じてシナプス結合強度を変化させるような脳型ウェットウェアの実現のほか、3次元回路集積やブレインマシンインターフェイスにおける配線技術などへの応用が期待できるとしている。

連想記憶学習時において各電極に流れる電流値の推移

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