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人間の脳を忠実に模倣した画期的なスーパーコンピューターが登場 – 心の秘密を解き明かし、AIを進化させる可能性も

オーストラリアの研究者によると、2024年4月に稼動予定のスーパーコンピューターは、人間の脳の推定演算速度に匹敵するという。DeepSouthと呼ばれるこのマシンは、1秒間に228兆回の演算が可能だという。

ニューロンやシナプス(神経系を構成する重要な生物学的構造)のネットワークを人間の脳のスケールでシミュレートできる世界初のスーパーコンピューターだ。

DeepSouthは、人間の脳の生物学的プロセスを模倣することを目的としたニューロモーフィック・コンピューティングとして知られるアプローチに属する。ディープサウスは、ウェスタン・シドニー大学のニューロモーフィック・システム国際センターで運営される。

われわれの脳は、われわれが知っている中で最も驚くべきコンピューティング・マシンである。何兆もの接続(シナプス)を通じて相互作用する何十億もの小さなユニット(ニューロン)に計算能力を分配することで、脳は冷蔵庫のランプの電球と同じ電力しか必要とせずに、世界で最も強力なスーパーコンピューターに匹敵することができる。

一方、スーパーコンピューターは一般に、大きなスペースを取り、稼働させるために大量の電力を必要とする。世界で最も強力なスーパーコンピューターであるHewlett Packard Enterprise Frontierは、1秒間に1京強の演算を行うことができる。面積は680平方メートル(7,300平方フィート)で、稼働には22.7メガワット(MW)を必要とする。

私たちの脳は、わずか20ワットの電力で1秒間に同じ数の演算を行うことができ、重さはわずか1.3kg~1.4kgである。とりわけニューロモーフィック・コンピューティングは、この驚くべき効率の秘密を解き明かすことを目指している。

限界に達したトランジスタ

1945年6月30日、数学者であり物理学者であったJohn von Neumannは、電子離散可変自動計算機(Edvac)という新しい機械の設計について発表した。これにより、我々が知っているような現代の電子計算機が事実上定義された。

私のスマートフォンも、この記事を書くために使っているノートパソコンも、世界で最も強力なスーパーコンピューターも、von Neumannが約80年前に紹介したのと同じ基本構造を共有している。これらはすべて、個別の処理ユニットとメモリー・ユニットを持ち、データと命令はメモリーに保存され、プロセッサーによって計算される。

deep south
DeepSouthコンピュータは、人間の脳と同程度の演算を1秒間に実行できるようになる。 (Credit:  Western Sydney University)

何十年もの間、マイクロチップ上のトランジスタの数は、ムーアの法則として知られるように、およそ2年ごとに倍増してきた。これにより、より小型で安価なコンピューターが実現した。

しかし、トランジスタのサイズは今や原子レベルに近づいている。このような極小サイズでは、過剰な発熱が問題となり、量子トンネルと呼ばれる現象がトランジスタの機能を妨害する。このため、トランジスタの微細化は遅々として進まず、最終的には止まってしまうだろう。

この問題を克服するため、科学者たちはコンピューティングへの新たなアプローチを模索している。私たち全員が頭の中に隠し持っている強力なコンピューター、人間の脳から出発するのだ。私たちの脳は、John von Neumannのコンピュータ・モデルに従って動いているわけではない。計算領域とメモリ領域が分かれているわけではないのだ。

その代わりに、何十億もの神経細胞が電気インパルスの形で情報を伝達し合うことで機能している。情報はシナプスと呼ばれる接合部を介して、あるニューロンから次のニューロンへと伝達される。脳内のニューロンとシナプスの組織は柔軟で拡張性があり、効率的である。

つまり脳では、コンピューターとは異なり、記憶と計算は同じニューロンとシナプスに支配されているのだ。1980年代後半から、科学者たちはこのモデルをコンピューティングに導入することを意図して研究してきた。

Samsung Semiconductor Chip

生命の模倣

ニューロモーフィック・コンピューターは、単純で素朴なプロセッサー(脳のニューロンやシナプスのような働きをする)の複雑なネットワークに基づいている。その主な利点は、これらのマシンが本質的に「並列」であることだ。

つまり、ニューロンやシナプスと同様に、コンピューター内の事実上すべてのプロセッサーが同時に動作し、連動して通信できる可能性があるということだ。

さらに、個々のニューロンやシナプスで実行される計算は、従来のコンピューターに比べて非常に単純であるため、エネルギー消費は桁違いに小さい。ニューロンは処理ユニット、シナプスは記憶ユニットと考えられることがあるが、ニューロンは処理と記憶の両方に貢献している。言い換えれば、データは計算が必要とする場所にすでに配置されている。

古典的なコンピュータでは速度低下を引き起こすメモリとプロセッサーの分離がないため、一般に脳の計算が高速化する。しかし、従来のコンピューティング・システムで起こり、かなりのエネルギーを消費するような、メイン・メモリ・コンポーネントからデータにアクセスするという特定のタスクを実行する必要もなくなる。

今述べた原理は、DeepSouthの主なインスピレーションである。現在活躍しているニューロモーフィック・システムはこれだけではない。EUのイニシアチブの下で資金提供を受けているHuman Brain Project (HBP)についても触れておく価値がある。HBPは2013年から2023年まで実施され、ドイツのハイデルベルクにあるニューロンとシナプスの働きをエミュレートするマシン、BrainScaleSにつながった。

BrainScaleSは、ニューロンの「スパイク」、つまり電気インパルスが脳内のニューロンにそって移動する方法をシミュレートすることができる。これによりBrainScaleSは、認知プロセスのメカニズムや、将来的には深刻な神経疾患や神経変性疾患の根底にあるメカニズムを研究するための理想的な候補となるだろう。

実際の脳を模倣して設計されているため、ニューロモーフィック・コンピューターは転換点の始まりとなるかもしれない。持続可能で安価なコンピューティング・パワーを提供し、研究者が神経システムのモデルを評価することを可能にするニューロモーフィック・コンピューターは、さまざまなアプリケーションにとって理想的なプラットフォームである。ニューロモーフィック・コンピューターは、脳への理解を深めるとともに、人工知能への新たなアプローチを提供する可能性を秘めている。


本記事は、Domenico Vicinanza氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「A new supercomputer aims to closely mimic the human brain — it could help unlock the secrets of the mind and advance AI」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

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