アメリカが人間の脳をシミュレートするコンピューターを開発：本物の人間のように学習し、AIよりも消費電力が少ない

アメリカの科学者たちは、人間の脳のように学習し記憶できるニューロモルフィック・コンピュータのプロトタイプを開発し、省エネ型AIの時代への道を開いた。

ジョセフ・S・フリードマン博士、テキサス大学ダラス校（UTダラス）電気・コンピュータ工学准教授 - 写真：UTダラス

10月30日のEurekAlert!によると、テキサス大学ダラス校（UTダラス、米国）の科学者らは、従来のAIシステムよりも少ないトレーニングとエネルギーでパターンを学習・予測できる「脳シミュレーションコンピュータ」のプロトタイプを開発したという。

これは、人間の脳が情報を処理して保存する方法にヒントを得た技術であるニューロコンピューティングの分野における大きな前進です。

ジョセフ・S・フリードマン博士が主導したこの研究は、エバースピン・テクノロジーズ社およびテキサス・インスツルメンツ社と共同で、Nature Communications Engineering誌に掲載されました。

メモリと処理を分離している従来のコンピュータとは異なり、ニューロモルフィック コンピュータはこれら 2 つの機能を同じシステムに統合し、より効率的で省エネルギーになります。

この装置は「一緒に働くニューロンはより強くつながる」という原理に基づいて動作し、人間の脳における記憶形成と学習のメカニズムをシミュレートします。

研究チームの主な焦点は、「磁気トンネル接合」（MTJ）の使用だ。これはシナプスのような電気的に調整可能な小さな部品で、人間の脳が学習時に適応するのと同じように、人工ニューロン間の接続を変更することで機械が「学習」できるようにする。

このプロジェクトは、エネルギーを大量に消費する現在のAIモデルを置き換える有望な方向性と考えられています。この研究は、米国国立科学財団（NSF）と米国エネルギー省から資金提供を受け、実験を拡大するために2年間で総額約50万ドルの予算が充てられました。

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公の啓示

出典: https://tuoitre.vn/my-phat-trien-may-tinh-mo-phong-nao-nguoi-hoc-nhu-nguoi-that-it-ton-nang-luong-hon-ai-20251103085615027.htm