【ダイジェスト】
ライプツィヒ大学の物理学者たちは、電気ではなく「アクティブなコロイド粒子」と呼ばれるものを用いて動作する新型のニューラルネットワークを開発しました。この研究は、Nature Communications誌に掲載されました。彼らは、これらの微粒子を人工知能と時系列の予測のための物理システムとして使用する方法を説明しています。
このニューラルネットワークは、物理的なプロセスのダイナミクスを利用する物理リザーバー計算の分野に属しています。研究グループは、ScaDS.AIの支援を受けてこのネットワークを開発しました。ScaDS.AIは、ドイツ政府のAI戦略の一環として、2019年以降、ドイツの5つの新しいAIセンターの一つとして、ライプツィヒとドレスデンに拠点を置く研究センターです。
研究者たちは、プラスチックと金ナノ粒子でできた微小なユニットを開発しました。これらのユニットは、レーザーによって駆動される一方の粒子が他方の粒子の周りを回転することで、リザーバー計算に興味深い特定の物理的特性を持ちます。各ユニットは情報を処理でき、多くのユニットが所謂リザーバーを構成します。入力信号を使用してリザーバー内の粒子の回転運動を変更することで、計算の結果を含む回転が生じます。
特に、研究者たちはノイズに注目しました。システムが水中の極めて小さい粒子を含むため、リザーバーは強いノイズにさらされます。このノイズ、ブラウン運動は、リザーバーコンピュータの機能を大きく妨げ、通常は非常に大きなリザーバーを必要とします。しかし、研究では、リザーバーの過去の状態を使用することでコンピュータの性能を向上させ、騒がしい条件下で特定の計算に対して小さなリザーバーを使用できることがわかりました。
【ニュース解説】
ライプツィヒ大学の物理学者たちが、電気を使わずに「アクティブなコロイド粒子」という微粒子を用いて動作する新しいタイプのニューラルネットワークを開発しました。この技術は、人工知能(AI)と時系列の予測に革命をもたらす可能性があります。従来のAIシステムは、マイクロエレクトロニクスチップを使用してデジタルで計算を行いますが、この新しいアプローチでは、物理的なプロセスのダイナミクスを利用して計算を行います。
このニューラルネットワークは、物理リザーバー計算の一種であり、水面やバクテリア、タコの触手のモデルなどの物理的プロセスのダイナミクスを利用して計算を行います。研究チームが開発した微小なユニットは、プラスチックと金ナノ粒子で構成され、レーザーによって駆動されることで特定の回転運動をします。この回転運動は、入力信号によって変更され、その結果として計算のアウトカムが得られます。
このシステムの特徴の一つは、強いノイズに対する耐性です。水中の極めて小さい粒子を含むため、リザーバーはブラウン運動と呼ばれるノイズにさらされます。このノイズは通常、リザーバーコンピュータの機能を大きく妨げますが、研究チームはリザーバーの過去の状態を利用することで、この問題を克服しました。これにより、騒がしい条件下でも小さなリザーバーを使用して特定の計算を行うことが可能になります。
この技術のポジティブな側面は、エネルギー消費の削減や、従来の電子デバイスでは困難だった計算の実現可能性です。また、物理的なプロセスを利用することで、新しいタイプのAIアプリケーションの開発が期待されます。しかし、この技術の実用化には、さらなる研究と開発が必要であり、特に、精度の向上や、より複雑な計算への適用などの課題があります。
将来的には、この技術がAIの分野における新たなパラダイムを提供し、医療、金融、気象予測など、さまざまな分野での時系列データの予測に革命をもたらす可能性があります。また、エネルギー効率の良い計算方法として、持続可能な技術開発に貢献することも期待されます。
from Utilizing active microparticles for artificial intelligence.
