最先端のAIテクノロジーと
TDKの磁性技術のコラボレーション

スピントロニクス技術を
AI研究に生かす

エッジAIは計算量を抑えつつ高度な知的機能を実現するアーキテクチャ

リザバーコンピューティングとは？

過去の経験をもとに、少ない計算量で効率的に未来予測

浅井：リザバーコンピューティングができることは、ざっくり言うと、過去の経験をもとに、少ない計算量で未来予測することです。それは我々が日常的に行っていることで、勘のいい人なら3つ、4つ前の事象から次を予測します。
リザバーコンピューティングの仕組みを取り入れると、10も20も前の、深い過去の事象をもとに、少ない計算量で未来予測できるようになります。計算量が少ないということは、処理時間が短く、消費電力が少なくなることを意味します。
私自身の専門は、ディープラーニングのアーキテクチャや、リザバーコンピューティングのアーキテクチャとその応用ですが、佐々木さんにはそれらを実現するデバイスの開発や、デバイスと組み合わせたTDKのセンサの利用を視野に入れていただき、共同研究を進めています。

電子回路でリザバーのプロトタイプを共同開発中

デバイスとはいっても、LSIチップのように緻密な配線で回路を組むのではなく、たとえば相互に影響しあう分子の凝集体のようなものをリザバーとして、そこに外部から信号を与えたときの出力を読み取ることで、ディープラーニングのような予測機能が生み出せるのではと考えています。
今、こうしたAIデバイスを作る前段階として、電子回路でリザバーのプロトタイプを佐々木さんと共同開発しています。
具体的には、1個の分子に見立てた回路を10cm四方ぐらいのボードに配置します。リザバーで過去の事象から予測をさせようと思うと、300個から500個の分子が必要になりますので、これを16×16並べると、だいたい大きめの会議室の机ぐらいになります。
非常に大きなものですが、コンピュータ・シミュレーションではなく、実物として動くデモンストレーションを見せたい。それがあれば、あとは集積技術を使うことでサイズや電力消費量が下げられるというロードマップが作れます。
佐々木：そこが、リザバーコンピューティングのデバイスとしてのモノづくりの視点から見たときの面白さです。モノづくりをする人は、実際に動くものを見ると、いろいろとイメージがふくらむので、議論が活発になるんですよ。こういう処理に使うにはどんな機能が必要だとか、今までは想像に基づいて考えていたことが実物で確かめられるようになることで、多くの人の目が向くようになる。すると、さまざまな技術を使って機能を集積することができるし、作った人が想像もしなかった価値が生まれる可能性もあります。

不揮発性メモリは、人間スケールに合わせて時間を止められるのがメリット

浅井：エッジAIでの活用を考えると、難しいのは処理の時間を人間のスケールに合わせることです。物理リザバー研究で今、一番熱いのは、光やスピントロニクス分野なのですが、これらのリザバーのダイナミクスは実生活の時間スケールと比較して速すぎます。たとえば、1ナノ秒あたり1個のデータを流し込むとか、身の回りの時間スケールではありえないですよね。データセンターのような、大容量のデータを高速に処理することが求められるところでは「速いことはいいこと」だけれども、人間の身の回りの時間というのは、例えば1秒に1個のデータとか、そのくらいの遅さで動くものを作らないといけない。
佐々木：その回路を小型化していくために、最初にお話したスピントロニクスの技術を応用できないかと考えています。磁気と電子のスピンは相互作用しますし、新たな不揮発性メモリとして注目されているMRAM＊などは、ある意味時間を止めるようなものですから。

浅井：止められるのって非常に強いですよね。自然ダイナミクスを使うアナログ物理リザバーの動作自体は止められないのですが、その状態をもし保持することができるのであれば、リザバーを作用させて、作用させた状態で少し止めて、ゆっくり全部読み、読んだ後にまた入力をゆっくり入れる。その後にまたリザバーを作用させてというようなことができるようになる。つまり、不揮発性のメモリを物理リザバーの動的素子として使うことで、人間スケールの時間で動作するリザバーがかなり現実的になるんです。

AIの発展は世の中の考え方や価値観を大きく変えてしまう可能性がある

佐々木：今はこうして、浅井先生とTDKは一緒にエッジAIを実現するリザバーのアーキテクチャに取り組んでいますが、これは一つの通過点と思っています。浅井先生はこの先に、何を見ているのでしょう。
浅井：リザバーもディープラーニングも、脳の一部を切り出した構造が情報処理装置となっています。ヒトがリザバーやディープラーニングを情報処理装置として使っているのです。ただ、脳から切り出した構造で「役に立つ新しいアプリケーション」を生み出すことは簡単ではありませんし、この先少し行き詰まり感も出てくるのではないかと思います。でも最近、私はちょっと発想を変えて、脳の中のリザバーに相当する部分を、人工的なリザバーに置き換えて「脳にリザバーを利用させる」ということを考えています。
今は、ラットの脳のリザバーに相当すると指摘されている部位を人工リザバーで置き換えるような研究を進めています。置き換えることで、ラットが迷路を解く予測能力が上がるなんてことがあったら、ものすごくインパクトがありますよね。それが実現できれば、AIの使い方は根本的に変わります。AIを自分たちの手足を使って役に立つように使うのではなく、人間の脳が人工AIデバイス（脳の構造に近いニューロモルフィックデバイス）を無意識に使うようになる。まるでSFのサイボークのように脳の中にニューロモルフィックデバイスを入れ込む。その意味で、この研究を「サイバネティック・ニューロモルフィック・コンピューティング」と名付けました。人間の能力を飛躍的に高めることができるという未来を夢見て研究を進めています。佐々木さんはいかがですか？

佐々木：私はまた違う方向で、エッジコンピューティングやリザバーが実現すると、人間社会の考え方が変わってくるのではないかと思っています。今のコンピューティングって、「A」という問いに必ず「B」という答えがある。でも、人間の答えには曖昧さがあって、それも含めて人間の個性です。AIが実現するということは、コンピューティングの世界でもそういうものを許容していくということになるので、それが社会的にどんな影響を与えていくのかということに興味があります。
デバイスの曖昧さをどこまで許容するのか、それは作る側の論理だけではなく、社会の人々の価値観に依存します。今後、必ず議論が起こるはずで、それに対してどう適合していくのか。許容できないとなれば、それは単に使えない技術、使わない技術と判断されてしまうので、どこまで世の中と自分たちの技術をすり合わせていくのかは今後の課題になるでしょう。その意味で、今の研究は世の中の考え方や価値観を変える技術になるので、冷静に見極めてモノづくりをしていきたいと思います。