掲載済み (2026-04-04号)
139 169文字 • 1分

ケンブリッジ大、AIの消費電力を劇的に抑える脳型チップを開発:従来比100万倍の低電流駆動を実現

原題: New Cambridge human brain-inspired chip could slash AI energy use — new type of memristor has roughly a million times lower switching current than conventional devices

日本語

掲載情報

概要

ケンブリッジ大学の研究チームが、従来の100万倍低い電流で動作し、AIの電力消費を70%以上削減可能な新型メモリスタを開発した。

詳細内容

ケンブリッジ大学の研究チームは、ハフニウム酸化物にストロンチウムとチタンを添加した新型メモリスタ(記憶素子)を開発した。従来のメモリスタがフィラメントの形成と破壊による不安定な動作に依存していたのに対し、本デバイスは酸化膜内部に自己組織化されたp-n接合の界面でスイッチングを行う。これにより、従来の約100万倍低い10ナノアンペア以下という極低電流での動作と、サイクル間の高い均一性を実現した。この技術を応用したニューロモーフィック・コンピューティング・システムは、演算とメモリを同一箇所で行うことでデータ転送の無駄を省き、AIのエネルギー消費を70%以上削減できる可能性がある。現在は製造プロセスの温度(700℃)が既存のCMOS技術の耐熱限度を超えている点が課題だが、材料自体はCMOS互換であり、低温化に向けた研究が継続されている。