蝶からインスピレーションを得た AI テクノロジーが飛躍する

更新日: 3 年 2024 月 XNUMX 日
蝶からインスピレーションを得た AI テクノロジーが飛躍する
蝶からインスピレーションを得た視覚と化学の統合。 a) 雄の蝶からの視覚的および化学的刺激と雌の蝶の視覚化学的統合経路の単純化された抽象化。 b) 単層 MoS で構成される蝶にインスピレーションを得たニューロモーフィック ハードウェア2 メモリトランジスタベースの視覚求心性ニューロン、グラフェンベースの化学受容体ニューロン、および MoS2 memtransistor ベースの神経模倣嵌合回路。クレジット: 先端材料 (2023)。 DOI: 10.1002/adma.202307380

交尾に関しては、ヘリコニアス蝶にとって 2 つのことが重要です。それは、潜在的なパートナーの見た目と匂いです。黒とオレンジの蝶は信じられないほど小さな脳を持っていますが、両方の感覚入力を同時に処理する必要があります。これは、現在の人工知能 (AI) テクノロジーが大幅なエネルギー消費なしで達成できる以上のものです。


AI を蝶のように賢くするために、ペンシルベニア州立大学の研究者チームは、他の AI テクノロジーよりも先進的で消費エネルギーが少ない多感覚 AI プラットフォームを作成しました。

現在のAI技術は、人間や動物が使用する多感覚による意思決定プロセスを模倣するには不十分であることが多い、と研究者らは述べた。これにより、欠陥のある構造物や差し迫った化学物質の漏洩などの危険を検出するロボット工学やスマートセンサーでの AI の利用の可能性が制限される可能性があります。

「今日私たちが持っている AI について考えてみると、私たちは視覚をベースにした非常に優れた画像プロセッサや、音声を使用する優れた言語プロセッサを持っています」と、工学科学および機械学の准教授であり、2006 年 6 月号に掲載された研究の責任著者であるサプタルシ ダス氏は述べています。 先端材料.

「しかし、ほとんどの動物や人間のことを考えてみると、意思決定は複数の感覚に基づいています。 AI は単一の感覚入力では非常にうまく機能しますが、現在の AI では複数の感覚による意思決定が行われていません。」

ヘリコニウス蝶は、視覚的な手がかり(相手候補の羽のパターンが実際にヘリコニアス蝶のものであることを確認する)と、もう一方の蝶が放出するフェロモンの化学的手がかりを同時に介して配偶者を選択します。ダス氏によると、注目すべき点は、蝶は最小限のエネルギーしか使わない小さな脳でこれを管理しているということだ。これは、大量のエネルギーを消費する現代のコンピューティングとはまったく対照的です。

「蝶や他の多くの動物の脳は非常に小さく、使用されるエネルギーと脳の物理的サイズの両方の点で、使用する資源の量はわずかです」とダス氏は言う。 「それでも、彼らは一度に複数の感覚入力に依存する計算タスクを実行します。」

この動作を電子的に模倣するために、研究者らは、原子 2 個から数個の厚さの 2D 材料を使用する解決策に目を向けました。研究者らは、硫化モリブデン (MoS) という XNUMX つの XNUMXD 材料で作られたハードウェア プラットフォームを開発しました。2)とグラフェン。

MoS2 ハードウェア プラットフォームの一部は、メモリ プロセスと情報プロセスの両方を実行できる電子機器である memtransitor です。研究者らはMoSを選択した2 光を感知する能力が蝶の視覚能力を模倣しているためです。

このデバイスのグラフェン部分は化学分子を検出し、蝶の脳のフェロモン検出を模倣できるケミトランジスタです。

「視覚的な合図とフェロモンの化学的合図によって、その雌の蝶が雄の蝶と交尾するかどうかが決定されます」と共著者の工学科学および機械学の博士課程2年生、スビル・ゴーシュ氏は述べた。

「そこで、私たちはその機能を備えた 2D マテリアルをどうやって実現するかを考え、そこからインスピレーションを受けてアイデアを思いつきました。光応答性MoS2 そして化学的に活性なグラフェンを組み合わせて、AI とニューロモーフィック コンピューティングのための視覚化学統合プラットフォームを作成できる可能性があります。」

研究者らは、二重材料センサーをさまざまな色の光にさらし、視覚的な手がかりを模倣し、蝶が放出するフェロモンに似たさまざまな化学組成の溶液を適用することでデバイスをテストしました。

目標は、蝶の交尾の成功が羽の色とフェロモンの強さの一致に依存するのと同様に、センサーが光検出器と化学センサーの両方からの情報をどの程度統合できるかを確認することでした。

出力応答を測定することにより、研究者らは、デバイスが視覚的手がかりと化学的手がかりをシームレスに統合できることを確認しました。これは、同社のセンサーがさまざまな種類の情報を同時に処理および解釈できる可能性を浮き彫りにしていると彼らは述べた。

「また、センサーの回路に適応性を導入し、一方の手がかりが他方の手がかりよりも重要な役割を果たすことができるようにしました」と、工学科学と機械学の博士課程4年生で、この研究の共著者であるYikai Zheng氏は述べた。 「この適応性は、メスの蝶が野生のさまざまなシナリオに応じて交尾行動を調整する方法に似ています。」

現在の AI システムの動作方法と比較すると、単一デバイスでのデュアル センシングはエネルギー効率も高いと研究者らは述べています。さまざまなセンサーモジュールからデータを収集し、それを処理に転送します。 モジュール遅延や過剰なエネルギー消費を引き起こす可能性があります。

次に研究者らは、デバイスへの2つの感覚の統合から3つの感覚へ拡張し、ザリガニが視覚、触覚、化学的手がかりを使って獲物や捕食者を感知する方法を模倣する計画だと述べた。目標は、多様な環境で複雑な意思決定シナリオを処理できるハードウェア AI デバイスを開発することです。

「発電所などの場所にセンサー システムを設置すれば、複数の感覚信号に基づいて漏れやシステムの故障などの潜在的な問題を検出できるでしょう」とゴーシュ氏は述べました。 「化学的な匂いとか、振動の変化とか、視覚的に弱点を察知するとか。これは、1 つの感覚だけではなく複数の感覚に依存しているため、システムとスタッフが迅速に修正するために何をする必要があるかを判断するのに役立ちます。」