人工知能：脳の活動を模倣するチップが開発された

数十年にわたって、科学者たちは、新しい問題を学習する人間の脳の才能を再現できるコンピューターシステムの開発を夢見てきました。

マサチューセッツ工科大学の科学者たちは、脳のニューロンが新しい情報に適応する仕組みを模倣するコンピュータチップを開発することで、この目標達成に向けた大きな一歩を踏み出しました。可塑性として知られるこの現象は、学習や記憶を含む多くの脳機能の基盤となっていると考えられています。

約400個のトランジスタを搭載したこのシリコンチップは、脳内のシナプス（2つのニューロン間の接続で、ニューロン間の情報伝達を促進する）の活動を模倣できる。研究者たちは、このチップが神経科学者による脳の働きに関する理解を深めるのに役立つことを期待しており、人工網膜などの神経補綴物の開発にも活用できる可能性があると、プロジェクトリーダーのチサン・プーン氏は述べている。

シナプスのモデリング

脳には約1000億個のニューロンがあり、それぞれが他の多数のニューロンとシナプスを形成しています。シナプスとは、2つのニューロン（シナプス前ニューロンとシナプス後ニューロン）の間の空間です。シナプス前ニューロンはグルタミン酸やGABAなどの神経伝達物質を放出し、それらが細胞のシナプス後膜上の受容体に結合してイオンチャネルを活性化します。これらのチャネルの開閉は、細胞の電位変化を引き起こします。電位が劇的に変化すると、細胞は活動電位と呼ばれる電気インパルスを発します。

すべてのシナプス活動はイオンチャネルに依存しており、イオンチャネルはナトリウム、カリウム、カルシウムなどの荷電イオンの流れを制御します。これらのチャネルは、シナプスをそれぞれ強化または弱める長期増強（LTP）と長期抑制（LTD）と呼ばれる2つのプロセスにおいても重要な役割を果たします。

科学者たちは、トランジスタが様々なイオンチャネルの活動を模倣できるようにコンピュータチップを設計しました。ほとんどのチップはオン/オフの2値モードで動作しますが、この新しいチップでは電流がトランジスタをアナログモードで流れます。電位勾配によって、細胞内のイオンチャネルをイオンが流れるのと同じように、トランジスタに電流が流れます。

「特定のイオンチャネルに焦点を当てるように回路のパラメータを調整できます」とプーン氏は言う。「これで、ニューロン内で起こるあらゆるイオンプロセスを捉える方法を手に入れたのです。」

この新しいチップは「CMOS（相補型金属酸化膜半導体）チップ上で生物学的ニューロンとシナプス可塑性を研究する取り組みにおける大きな進歩」を表すものだと、カリフォルニア大学ロサンゼルス校の神経生物学教授ディーン・ブオノマノ氏は述べ、「生物学的リアリズムのレベルは印象的だ」と付け加えた。

科学者たちは、このチップを用いて、視覚処理システムなどの特定の神経機能をシミュレーションするシステムを構築する計画です。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にな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、単純な脳回路のシミュレーションには数時間から数日かかります。このチップのアナログシステムを使えば、生物学的システムよりも高速にシミュレーションを実行できます。

これらのチップのもう一つの潜在的な用途は、人工網膜や人工脳といった生物システムとの相互作用をカスタマイズすることです。将来的には、これらのチップは人工知能デバイスの構成要素となる可能性があるとプーン氏は言います。