インテルは本日、ニューロモルフィックチップ「Loihi」が新たなマイルストーンに到達したことを発表しました。Loihiは研究を目的としたシステムで、786個のLoihiチップを搭載し、合計1億個以上のニューロンを処理できます。「Pohoiki Springs」と呼ばれるこのシステムは、インテルの研究コミュニティのメンバーがクラウド経由で利用でき、SDKを介してプログラミングできます。
ポホイキ スプリングス: ロイヒ提供
インテルは2017年にLoihiを発表した。これは従来のディープラーニングよりも脳に近い形でヒントを得た（スパイク型の）ニューラルネットワークチップで、最近の研究ではインテルはLoihiに匂いを嗅ぐことを学習させた。つまり、インテルの言葉を借りれば「何かを嗅いだときに脳のニューラルネットワークで起こることを模倣する」のである。
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14nm Loihiチップ1個は、60mm角のチップと20億個のトランジスタで構成されています。特定のワークロードを標準的なプロセッサと比較して最大1,000倍高速かつ10,000倍効率的に処理できるため、786個のLoihiチップを搭載したシステムは、一部のワークロードにおいて前例のないパフォーマンスを発揮する可能性があります（Intel調べ）。
新しいPohoiki Springsシステムは786個のLoihiチップで構成されており、約50,000平方ミリメートルのシリコン上に合計1.5兆個のトランジスタが詰め込まれています。つまり、トランジスタの総数は1億個です。このような巨大な規模にもかかわらず、Intelによると、非同期アーキテクチャ（すべてのトランジスタが同時にスイッチングするグローバルクロックがない）を採用しているため、消費電力は500W未満です。
インテル史上最大のニューロモルフィック・システムであるPohoiki Springsは、データセンターのラックに搭載されています。シャーシは標準サーバー5台分（5U）の大きさで、8列の「列」で構成され、各列には32チップのインテルNahukuボードが3枚ずつ搭載されています。
Pohoiki Springs は小型哺乳類に匹敵する量のニューロンを持ち、より高度なニューロモルフィックワークロードをサポートできるはずですが、Intel はまだ研究段階にあると警告しています。
Intel は、Loihi が優れている 3 つのカテゴリを挙げました。それは、制約充足、最短経路の検出などのグラフとパターンの検索、最適化問題です。
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インテルは、チップ数をスケールアップすることで、Loihiをより強力な設計に活用することを目指しました。昨年、800万ニューロンを搭載した64チップのPohoiki Beachシステムをリリースしました。また、Loihiを活用し、ニューロモルフィック・コンピューティングのあらゆる側面を商業化に向けて研究するニューロモルフィック研究コミュニティ（INRS）も設立しました。このコミュニティへの参加は、昨年、Global 500企業の中で初めて実現しました。
応用：ロイヒに匂いを教える
Loihiチップを2個搭載したシステムでも、ミリワット単位の電力でリアルタイムのエッジワークロードをサポートできます。インテルが示した例としては、ジェスチャー認識、人工皮膚を用いた点字読み取り、学習した視覚的ランドマークを用いた方向認識、新しい匂いパターンの学習などが挙げられます。インテルによると、これらの概念実証は優れたスケーラビリティを示したとのことです。
インテルはまた今週、Loihiを一種の「人工鼻」として訓練し、有害化学物質の匂いを識別できるようにしたと発表しました。同社はLoihiを、アセトン、アンモニア、メタンといった特定の匂いに対応する72個の化学センサーの出力と組み合わせました。Loihiは、特定の反応が特定の化学物質に対応することを学習します。
「私の次のステップは、このアプローチをより幅広い問題に一般化することです。感覚的な情景分析（観察する物体間の関係性を理解する）から、計画や意思決定といった抽象的な問題まで、幅広い問題に応用していくことです」と、インテル研究所のニューロモルフィック・コンピューティング・グループのシニアリサーチサイエンティスト、ナビル・イマム氏は声明で述べています。「脳の神経回路がこれらの複雑な計算問題をどのように解決するかを理解することは、効率的で堅牢な機械知能を設計するための重要な手がかりとなるでしょう。」
