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アナログニューロンチップで1μ秒以下の「脊髄反射」東芝情報システムが初公開

東芝情報システムは、応答速度1マイクロ秒以下と、脊髄反射のような知的処理を超低消費電力で実現する新型アナログニューロンチップを開発し、「ET&IoT Technology 2019」(2019年11月20〜22日、パシフィコ横浜)で初めて公開した。

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 東芝情報システムは、応答速度1マイクロ秒以下と、脊髄反射のような知的処理を超低消費電力で実現する新型アナログニューロンチップを開発し、「ET&IoT Technology 2019」(2019年11月20〜22日、パシフィコ横浜)で初めて公開した。


東芝情報システムが開発したアナログニューロンチップ(クリックで拡大)

 一般的に、ニューラルネットワークに代表されるAI処理は大量の演算を行う必要があり、汎用的なプロセッサでは、超低消費電力で高速動作させることは困難だ。一方、ニューラルネットワークのモデルである「脳」は、数十ワット程度で効率的にアナログ動作している、とされている。同社は、「脳のようにアナログ動作するハードウェアが有望だが、半導体のアナログ回路では超低消費電力の環境で不安定になりがち、という技術課題があった」としている。

 そうしたなかで東芝は、超低消費電力の環境でもニューロン回路を安定的に動作させるため、抵抗器でアナログ電流を制御して比較出力し、入力信号によってアナログ電流をクロス状に切り替えるという、独自の動作原理を考案している。東芝情報システムは今回、この技術を活用し、ICのシステム設計、試作、評価を実施。ニューロン回路として基本的な演算動作および、処理性能を実証したという。開発に当たっては、同社が提供する"アナログ版FPGA"「analogram」を用いることで、早期のチップ化を実現している。

1マイクロ秒以下の『脊髄反射的』な応答を実現

 このアナログニューロンチップで再現された「ニューロン」の数は32個で、1層のニューラルネットワークを構成。そのため比較的簡単な判断しかできないものの、応答速度は1マイクロ秒以下で、消費電力は1〜10mW程度に抑えている。同程度の消費電力で動作するマイコンなどと比較して10倍以上の速さで動作可能であり、消費電力については、今後さらに100μW級に削減できる見込みだという。


脊髄反射型ニューラルネットと開発したアナログニューロンチップの位置づけ(クリックで拡大)出典:東芝情報システム

 展示ではこのアナログニューロンチップを用い、5つのタッチセンサーからの入力に対し即座に信号を出力し、それぞれ決まったパターンでLEDを点灯させるデモを用意していた。このデモでは同時に、マイコンとの反応速度の比較も行っていた。また、ピンポンゲームで今回のチップがCPUと対戦するデモも用意されていた。説明担当者は、「IoT(モノのインターネット)機器のセンサー情報による異常検知や故障予兆検知などの他、教育用途での利用も想定できる。今後もさらに開発を続け性能を伸ばしていく」と話していた。

デモの様子。下側にはタッチセンサーが5つ、上側にはアナログニューロンチップ、タッチセンサーの左側にはマイコンボードが配置されている。モニター内の黄色がタッチセンサーからの入力で、水色がアナログニューロンチップの出力、緑色がマイコンの出力だ。アナログニューロンチップは0.1マイクロ秒以下で出力しているが、マイコンでは1ミリ秒ほどかかっていた(クリックで拡大)
ピンポンゲームのデモ。得点を決めると『Neuron Chip Win』と表示された。繰り返し演算などでは劣るが、こうした反射的な処理においてはCPUなどと比較し10〜100倍の速度で処理が可能だ(クリックで拡大)

 同社は、「超低消費電力化の基本原理をさらに発展させることで、将来、監視データやセンサーデータなどが爆発的に増加しても、クラウドを圧迫せず、個別の組み込み機器やIoT機器などで学習や推論ができることが期待できる」としている。

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