インテル、「Loihi」テストチップでニューロモルフィック・コンピューティングに参入

インテルは、パターン認識を含む人工知能タスクのエネルギー効率を飛躍的に向上させるニューロモルフィックテストチップ「Loihi」を発表しました。このチップとソフトウェアは、環境から学習することで、より賢く目的を達成できるようになります。

ニューロモルフィックコンピューティング

ニューロモルフィックチップは、人間のニューロンとシナプスの働きに似た設計になっています。この分野のパイオニアの一つがIBMで、同社は4,096個のコアを持つチップ「TrueNorth」を開発しました。各コアには256個の人工ニューロン（合計100万個）が、各人工ニューロンには256個の人工シナプスが配置されています。

QualcommもZerothと呼ばれる同様のプラットフォームの研究開発を行っており、例えばマルウェアの検出に活用できる可能性があります。しかし、この種のニューロモルフィック・コンピューティング、あるいは「コグニティブ」コンピューティング技術はまだ比較的新しいため、デバイスや開発者への普及は進んでいません。IntelがLoihiをPCやデータセンターで広く利用できるチップにすることに成功すれば、この状況は変わるかもしれません。

自己学習機能

Loihi テスト チップはトレーニングと推論の両方を実行できるため、クラウドに接続しなくても学習して学習内容を適用でき、マシンがリアルタイムで適応できるようになります。

インテルは、Loihi ニューロモルフィックチップの学習機能は、車が自動運転中に道路の新たな変化を学習したり、他の車や自転車をより簡単に認識できるようになるため、自動運転に活用できる「大きな可能性」があると考えている。

ロイヒの特徴

テスト チップには次のような機能が含まれます。

• 広範囲のスパース、階層型、および再帰型ニューラル ネットワーク トポロジをサポートする完全に非同期のマルチコア メッシュ アーキテクチャで、各人工ニューロンは数千の他のニューロンと通信できます。
• 13万個の人工ニューロンと1億3000万個の人工シナプス
• インテルの14nmプロセスで製造
• 各「コア」は他のコアとは独立してプログラムできる
• このチップは、経路計画、制約充足、スパース符号化、辞書学習、動的パターン学習および適応などの問題を解決するためのアルゴリズムの開発をサポートします。

Intelは、AIの進歩に重点を置き、2018年前半に主要な大学や研究機関とLoihiテストチップを共有する予定であるため、生産開始までには数年かかる可能性がある。