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三星（サムスン）電子などの研究・技術チームが、人間の脳神経網と同じ方式で作動する次世代人工知能半導体の開発案を世界的な学術誌に発表した。認知・推論などの脳の高次元機能まで再現することを目標とする「ニューロモルフィック半導体」の開発に、三星電子がさらに一歩進んだという評価が出ている。

三星電子は２６日、総合技術院の咸燉憙（ハム・ドンヒ）フェロー兼ハーバード大学教授、朴弘根（パク・ホングン）ハーバード大学教授、黄晟寓（ファン・ソンウ）三星ＳＤＳ社長、金奇南（キム・ギナム）三星電子副会長が執筆したニューロモルフィックテーマの論文が英学術誌「ネイチャーエレクトロニクス（Ｎａｔｕｒｅ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）」に掲載されたと発表した。

三星電子が２０１９年からハーバード大学と共同研究しているニューロモルフィック半導体は、人間の脳神経網と神経細胞（ニューロン）に電気信号が発生する際、ニューロンの接点から発生する微々たる信号を読み取った後、その接点を見つけて神経網を地図のようにする技術が使われる。神経網地図をメモリー半導体に貼り付ける方式で、各メモリーが「ニューロン」の間の接点の役割を果たすようにする。

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三星電子は、「神経網で測定された膨大な量の信号をコンピューターで分析し、神経網地図を構成するには多くの時間がかかるが、測定信号としてメモリープラットフォームを駆動し、素早く神経網地図をダウンロードする画期的な技術観点を論文として提示した」と説明した。
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一方、NVIDIAやIBMなどの半導体メーカーも、AIを使ったチップ設計を手がけている。シノプシスの競合メーカーであるCadenceなどチップ設計支援ソフトウェアを手がける企業も、新型チップの設計図の作成を支援するAIツールを開発している。チップ設計支援ソフトウェアの動向を追いかけているLinley Groupのシニアアナリストのマイク・デムラーは、基板上に数十億のトランジスターを配置するならAIが最適であると語る。

ただし、AIを使うとコストが高くなる傾向があると、デムラーは言う。強力なアルゴリズムの訓練には、強力なクラウドコンピューティングの能力が必要になることが背景にある。チップ設計の多くの作業は自動化できない部分でもあり、設計の専門家はこれからも必要になるという。　ただ新たなAIツールとして記事のような新しい分野の開発には効果を発揮するだろう。とはいえその分野のスペシャリストも育成しないと成り立たないのも事実。

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