テクノロジーフロンティア | 昆虫はIoT AIの未来となるか？

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似ているかを研究し、これらの機能を高性能でエネルギー効率の高いシリコンベースのナノ AI システムで再現する方法を模索しています。

AI/ML の世界の一角で、NVIDIA は、トレーニングに参加したい人全員に、より多くの生のパワーが答えであることを納得させるために全力を尽くしています。一方、CEA-Letiは最近、エッジAIプロジェクトのコーディネーターであるElisa Vianelloが、昆虫の神経系にヒントを得た新しいエッジAIシステムを開発するために、欧州研究会議（ERC）から300万ユーロの助成金を受け取ったと発表しました。

ヴィアネッロ氏によると、AI を IoT デバイスに直接導入する上での最大の課題の 1 つは、現在のチップ アーキテクチャでは、データの処理ではなく移動に総エネルギーの最大 90% が浪費されていることです。

この無駄により、IoT デバイスの AI 機能が妨げられるか、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。提案されているアプリケーションの 1 つである埋め込み型医療診断用マイクロチップの場合、状況は特に当てはまります。このアプリケーションは、デバイスの信頼性に対するユーザーの信頼に大きく依存します。

小型デバイスの何が問題なのでしょうか? 高密度、高解像度、不揮発性、無限に持続するメモリは存在しません。多くの産業研究所や研究センターが、メモリ内処理を使用するナノメートル規模のメモリアーキテクチャの開発を試みてきたが、結果はまちまちだとビアネロ氏は述べた。たとえば、DRAM は揮発性であるため、電源が切れるとその内容は消去されます。これは多くの IoT 環境で発生する可能性があります。長年にわたり、NVRAM などの不揮発性メモリの耐久性は大幅に向上してきましたが、まだ完全に信頼できるわけではありません。

ヴィアネロ氏とチームは、助成金を使って、特定の昆虫神経系の機能が、決定論的、確率的、揮発性、不揮発性のメモリの機能とどのように似ているかを研究し、これらの機能を「高性能でエネルギー効率の高いシリコンベースのナノシステム」で再現する方法を研究します。「コオロギは、遅く、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、捕食者から逃れるための正確な決定を下します」とヴィアネロ氏は言います。「コオロギの生態を詳しく調べたところ、感覚系と神経系で複数のメモリのような機能が機能していることがわかりました。これらの多様な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くべきパフォーマンスとエネルギー効率を実現します。」

たとえば、コオロギは体に複数のセンサーを持ち、腹部に多くの局所処理装置を備えているため、中枢脳を介さずに継続的な学習と意思決定を行うことができます。分散コンピューティング システムを備えているため、処理前にデータをある場所から別の場所に転送する必要がなく、より迅速に意思決定を行うことができます。

目標は、IoT に適した小規模な規模で複数のメモリ技術を統合できるハイブリッド シナプスです。これにより、各システムの欠点を解決し、AI/ML アルゴリズムで処理するのではなくデータを送信する際に無駄になるエネルギーの少なくとも一部を排除できます。ヴィアネッロ氏のチームは、カメラ、レーダー、ECG デバイスでキャプチャされた少量のノイズ データなどを使用して、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タイプの学習を可能にしたいと考えています。

Vianello チームからの新たな洞察によって生まれた新製品が登場するまでには何年もかかる可能性がありますが、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、複数の実行可能なエッジ コンピューティング標準、エッジに導入されるイベント駆動型アーキテクチャの導入を加速させており、より高速で効率的、かつよりマイクロな IoT の必要性が高まっています。