昆虫型ニューラルネットワークがIoT向けAIに革命をもたらすか？

研究者たちは、特定の昆虫の神経系の機能が、決定論的・確率的・揮発性・不揮発性メモリの機能とどのように類似しているかを研究し、これらを高性能・省エネ・シリコンベースのナノシステムでAIとして再現する方法を探っています。

AI/MLの世界の一角では、NVIDIAが「より多くの生のパワーこそが答えだ」と訴える一方で、CEA-Letiは最近、エッジAIプログラムコーディネーターのElisa Vianello氏が欧州研究評議会（ERC）から300万ユーロの助成金を獲得し、昆虫の神経系に着想を得た新しいエッジAIシステムを開発すると発表しました。

Vianello氏によれば、AIを直接IoTデバイスに導入し、センサー入力と学習済みデータ・意思決定ツリーの比較に基づいて自律的な判断を可能にする上で最大の課題は、現在のチップアーキテクチャが総エネルギー消費量の最大90%をデータの移動に費やし、処理そのものには使っていないことです。

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この無駄のために、IoTデバイスはAI機能が制限されるか、安定した電源に物理的に接続する必要があり、多くの組織が望むほど柔軟ではありません。特に、装着型医療診断マイクロチップのような提案された用途では、デバイスの信頼性へのユーザーの信頼が極めて重要になるため、この制約は二重に深刻です。

小型デバイスでの問題は何か？ 高密度・高解像度・不揮発・無限の耐久性を兼ね備えたメモリタイプが存在しないのです。Vianello氏は、多くの産業界の研究所や研究センターがナノスケールでのインメモリアーキテクチャ（インメモリ処理を使用）の開発を試みたが、結果はせいぜい「まちまち」だったと述べています。例えばDRAMは揮発性であり、電源喪失時（多くのIoT環境で起こり得る）に内容が失われます。NVRAMなどの不揮発性メモリは耐久性が劇的に向上したが、依然として完全ではありません。

Vianello氏と彼女のチームは、助成金を用いて、特定の昆虫の神経系の機能が、決定論的・確率的・揮発性・不揮発性メモリの機能とどう類似しているかを研究し、それらを「高性能・省エネ・シリコンベースのナノシステム」でどう再現できるかを探ります。Vianello氏は「コオロギは、鈍く、不正確で、信頼性の低いニューロンとシナプスに基づいて正確な判断を下し、捕食者から逃れます。その生物学を詳細に見ると、感覚系と神経系で多様なメモリ類似機能が働いていることがわかります。これら異なる機能を組み合わせることで、コオロギの内部計算システムは驚異的な性能とエネルギー効率を達成しています」と語ります。

例えば、コオロギは体表に複数のセンサーを持ち、腹部には継続的な学習と意思決定が可能な多数のローカル処理ユニットを備え、中央脳を介さずに処理を行います。分散コンピューティングシステムを持つため、データを転送してから処理する必要がなく、より高速に判断できます。

目標は、複数のメモリ技術を小さなIoT向けスケールで統合したハイブリッドシナプスを作り、各システムの欠点を補い、データ転送ではなくAI/MLアルゴリズムによる処理にエネルギーを使えるようにすることです。Vianello氏のチームは、ビデオカメラ、レーダー、心電図デバイスなどが取得する少量のノイズを含むデータから、現在のIoTコンピューティングアーキテクチャでは不可能な種類の学習を可能にすることを目指しています。

Vianello氏のチームの新たな知見による新製品は、まだ数年先になるでしょう。しかし、急速に変化するIoTの世界では新しいパラダイムが歓迎されます。46%の組織が5G導入を加速し、エッジコンピューティングの複数の実用標準が存在し、より多くのイベント駆動型アーキテクチャがエッジに導入される中、より高速・高効率・より微小なIoTへの需要はすでに到来しています。