脚光を浴びているDNN(Deep Neural Network)の今後の課題が見えてきた。機械学習時に非常に多くのデータを必要とすることや、予測機能の弱さなどだ。多くの研究機関やメーカーがDNNの限界を超える「Beyond DNN」を目指して、脳型チップの開発を加速させ始めた。脳科学の知見に基づいた大胆な技術提案も相次いでいる。
「脳型チップ†」の開発例が急増している。2015年12月に開催された半導体素子の国際学会「2015 IEEE International Electron Devices Meeting(IEDM 2015)」では2セッションが脳型チップの発表に割り当てられ、17件超の論文が発表された。IEDMでは2012年ごろから毎年数件の発表があったが、IEDM 2015では一気に3~4倍に増えた。
急増の理由の1つは、米IBM社が脳型チップの実用化を視野に入れて開発し、2014年夏に発表した「TrueNorth」に刺激を受けたためとみられる(図1)1)。IEDM 2015で発表された論文の多くがTrueNorthの論文を真っ先に引用した。「TrueNorthの登場をきっかけに、数十年前にやめていた開発を、我々も再開した」(ある日本の大手サーバー機メーカー)という例もある。中国Tsinghua University(清華大学)は、脳型コンピューターの研究センターに、精密工学、電気工学、コンピューター科学、オートメーション、バイオメディカル、材料工学など各学部の専門家が参加する総力体制でTrueNorthに似た「Tianji(天機)†Chip」を開発している(図1(b))。