研究者たちは、自律型ロボットに搭載するイナゴの衝突回避ニューロンを模倣した超低消費電力2Dトランジスタを開発しました。インド工科大学ボンベイ校とキングス・カレッジ・ロンドンの科学者たちが共同でこの研究を行い、注目を集めている自律型ロボットや車両向けの低消費電力ソリューションを探求しました。
自動運転とモーションは、機械学習やAIの開発者や研究者にとって長年の聖杯であり、衝突回避はこれらの技術を現実世界で実現するための鍵となります。この目的のため、インド工科大学（IITB）とキングス・カレッジの学生たちは、極めて低消費電力で衝突を回避するソリューションの開発を目指しました。
2Dトランジスタは、大規模チップメーカーにとって実現不可能な夢です。トランジスタが小型化すれば、エネルギー効率も向上するからです。もちろん、IITBの研究で使用されたトランジスタは非常にシンプルで、一定範囲内の動きを検知するとスパイク電流が流れるというだけのものです。しかし、著者らはこの研究の後、この2D技術がどこまで発展していくのか、明確なビジョンを持っています。
これらの超高効率トランジスタは、現在利用可能なAI技術のエネルギーコストを大幅に削減するのに役立つ可能性があります。キングス・カレッジ・ロンドンのビピン・ラジェンドラン教授で、この研究の共著者は、「このスパイキングニューロン回路が障害物検知に使用できることを実証しました。しかし、この回路は、低エネルギーのスパイキングニューロンを必要とする、アナログまたはミックスドシグナル技術に基づく他のニューロモルフィック（人間の脳を模倣したシステム）アプリケーションにも使用できます。」と述べています。
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サニー・グリムはTom's Hardwareの寄稿ライターです。2017年からコンピューターの組み立てと分解に携わり、Tom'sの常駐若手ライターとして活躍しています。APUからRGBまで、サニーは最新のテクノロジーニュースを網羅しています。
