人工知能は類脳ハードウェアの障害を乗り越えた

フリードリッヒ・ミーシャー研究所とハイデルベルク大学の研究者たちが2022年1月に米国科学アカデミー紀要（PNAS）に発表した「Surrogate gradients for analog neuromorphic computing」と題する論文は、この問題を回避する方法を明らかにしました。この研究チームは、脳の特異な通信信号（スパイク）を利用するスパイクニューロンネットワークと呼ばれる人工知能アルゴリズムが、チップと共にデバイスの特性ばらつきへの補償方法を学習できることを実証しました。この論文は、模倣型ニューロモルフィックコンピューティングにAIを活用する道を歩む上で重要な一歩です。