人工知能のイメージ
(出典:いらすとや)

東芝は、人間の脳を模した半導体回路「TDNN(Time Domain Neural Network)」を開発した。人工知能(AI)の実現に有望な技術であるディープラーニング(深層学習)をきわめて低い消費電力で行えるのが特徴。

東芝によると、深層学習はたいてい、大量の演算を高速で処理し、多くの電力を消費する高性能コンピューターを使っており、スマートフォンのような小さな機器でも可能にするには新たなチップが必要。

しかし従来の手法で、消費電力を抑えてチップを作ろうとするとサイズが大きくなってしまう問題があった。

東芝は2013年に開発した「時間領域アナログ信号処理技術」を応用し、チップの小型化に成功したとする。

TDNNの回路イメージ
TDNNの回路を示す図

すでに揮発性メモリー(SRAM)を利用してチップを試作し、深層学習のための基本動作である画像認識を行い、必要な消費電力を従来の6分の1以下に抑えるのに成功したという。

今後、より小型化、消費電力化が可能になる抵抗変化型メモリー(ReRAM)を使ったチップの開発を予定している。