2D TFET技術で革新される省エネ型脳模倣コンピューティングプラットフォームに関する新研究

Tokyoコンピュータの能力は大幅に向上しました。データの処理や予測が得意になっています。しかし、人間の脳ははるかに少ないエネルギーでこれを行っています。たとえば、画像処理のような作業では、最先端のコンピュータでさえも人間の脳の約10,000倍のエネルギーを必要とします。

コンピュータの消費エネルギーを削減することは重要です。コンピュータに搭載されている電子機器は、世界で4番目に多くエネルギーを消費しており、その使用量は人工知能のアプリケーションの増加に伴ってさらに増えています。このエネルギーの浪費は地球温暖化にも寄与しています。そのため、省エネコンピューティング技術の開発が急務となっています。

ニューロモーフィックコンピューティングは、脳の働きを模倣し、情報を同時に処理しながら消費電力を抑えるニューロンを使用します。この手法は計算に必要なエネルギーを削減できます。UCサンタバーバラやIntel Labsなどの研究者たちが、ネイチャー・コミュニケーションズ誌で新しいニューロモーフィックコンピューティングプラットフォームに関する研究を発表しました。彼らは遷移金属カルコゲン化物と呼ばれる2D材料で作られた特殊なトランジスタを使用し、人間の脳に近いレベルまでエネルギー使用量を抑えることを目指しています。

この新しいプラットフォームは、使いやすい機能、シンプルなデザイン、優れたパフォーマンス、そして強力なセキュリティを提供します。

2次元TMDを用いたTFETを採用し、低いオフ状態電流と低いサブスレッショルドスイング（SS）を実現します。それにより、エネルギー効率の向上が期待されます。

ニューロモルフィックコンピューティングは以前から存在しており、最近注目を集めています。回路の改善によって、より小型で密集したトランジスタを作ることが可能になりました。これにより、電力を節約しつつ、より多くの処理を行い、機能を追加することができます。

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研究者たちは、新しい2Dトンネルトランジスタを開発しており、低電圧で優れた性能を発揮します。この小型のトランジスタは、エネルギー消費が少なく、高速にスイッチングします。また、脳の効率的な働き方を模倣しています。ニューラルモーフィックコンピューティングアーキテクチャは、必要な時にだけ回路が作動するため、従来のコンピュータが常に電力を消費するのとは異なります。

伝統的なコンピューターはデータを一歩ずつ処理し、メモリと処理ユニットが別々になっているノイマン型アーキテクチャを使用しています。それに対し、ニューロモーフィック (NM) コンピューターは入力がある時だけデータを処理し、メモリと処理が多くのトランジスタに分散されています。インテルやIBMのような企業は、エネルギーの節約が可能な何十億ものトランジスタを接続した脳のようなプラットフォームを作り上げていますが、まだ改善の余地があります。

現在のNMチップでは、エネルギーロスの大部分がリーク電流によって生じています。リーク電流とは、回路がオフの時でも少量の電気が流れる現象です。従来のNMチップはMOSFETを使用しており、これがオフの時に高いリーク電流を持ちます。新しい手法ではTFETを活用しており、これによりオフ時のリーク電流が大幅に減少します。これによって、より効率的な電力使用が可能になります。

ニューロモルフィック回路において、TFETは最新のMOSFETよりもエネルギー消費を抑えることができます。特に、スイッチング性能を向上させるための垂直構造を持つFinFETと比較して優れた結果を示しました。TFETはまだ研究段階にありますが、将来のにおいて有望な性能を持つと期待されます。

研究者たちは、この新しいプラットフォームが人間の脳に似て、より少ないエネルギーで動作すると考えています。ただし、インターフェース回路や記憶装置のエネルギーは含まれていません。将来的には、3D版のこれらの回路がさらに効率的に動作する可能性があります。この立体的な回路は性能と効率性を向上させるでしょう。このプラットフォームは、現在の技術に比べて大きな進歩を示しています。