人工知能：脳の活動をシミュレートするように設計されたチップ

何十年もの間、科学者は新しい課題を探求するために人間の脳の才能を再現できるコンピュータシステムを作り出すことを夢見てきました。

マサチューセッツ工科大学の科学者は、新しい情報に応じて脳ニューロンを適応させるメカニズムを模倣するコンピュータチップを開発することによって、この目標に向けて重要なステップを踏み出しました。可塑性として知られているこの現象は、科学者が学習や記憶を含む多くの脳機能を支配すると考えられています。

約400個のトランジスタとシリコンチップは、1つのニューロンから別のニューロンへの情報伝達を容易にする2つのニューロン間の接続である単一の脳シナプスの活性をシミュレートすることができる。研究者らは、このチップが神経科学者が脳の働きについてもっと学び、人工網膜のような神経人工器官の開発にも役立つことを助けると予測していると、プロジェクトマネージャーChi-Sang-Poonは述べている。

シナプスのシミュレーション

脳には、約1000億個のニューロンがあり、それぞれが多数の他のニューロンとのシナプスを形成する。シナプス - 2つのニューロン（シナプス前ニューロンおよびシナプス後ニューロン）の間のギャップ。シナプス前ニューロンは、細胞のシナプス後膜上の受容体に結合し、イオンチャネルを活性化するグルタミン酸塩およびGABAなどの神経伝達物質を分泌する。これらのチャネルの開閉は、セルの電位の変化につながる。電位が十分に大きく変化すると、細胞は活動電位と呼ばれる電気インパルスを誘発する。

すべてのシナプス活性は、ナトリウム、カリウムおよびカルシウムなどの荷電したイオンの流れを制御するイオンチャネルに依存する。これらのチャネルは、長期増強（LTP）および長期抑鬱（LLC）と呼ばれる2つのプロセスの鍵でもあり、それぞれシナプスを強化し、弱める。

科学者は、トランジスタがさまざまなイオンチャネルの活動を模倣できるように、独自のコンピュータチップを開発しました。ほとんどのチップはバイナリモードで動作しますが、新しいチップの電流はアナログモードでトランジスタを通過します。電位の勾配は、イオンがセル内のイオンチャネルを通過するのと同じ方法で、トランジスタを流れるようにする。

「特定のイオンチャネルでの回路パラメータを調整することができます」とPoonは述べています。「今我々は、ニューロンで起きるすべてのイオンプロセスを捕捉する方法を持っている」

新しいチップは「CMOS [相補型金属酸化膜半導体]チップにおける生物学的ニューロンとシナプス可塑性の研究に取り組みにおいて大きな進展、」ディーンBuonomano、ロサンゼルスのカリフォルニア大学の神経生物学の教授は、追加、言う生物学的リアリズムのレベル」という、印象的です。

科学者は、視覚処理システムなどの特定の神経機能をモデル化するためのシステムを作成するためにチップを使用する予定です。このようなシステムはデジタルコンピュータよりもはるかに高速である可能性があります。高性能コンピュータシステムでさえ、簡単な脳回路をシミュレートするには数時間または数日が必要です。アナログチップシステムでは、シミュレーションは生体システムより高速です。

これらのチップの別の潜在的な応用は、人工網膜および脳のような生体系との相互作用の調整である。将来、これらのチップは人工知能デバイスの標準ブロックになるとPoonは述べています。