日大独自
アナログ回路素子のAI研究の現場
日本大学理工学部（千葉県船橋市）は、現在主流のデジタルコンピュータの応用ではなく、アナログ素子を集積した回路で人工知能（ＡＩ）を実現する研究を行っている。
研究の中心となっているのは、佐伯勝敏同大電子工学科教授。
【 生物の脳を模した真の意味での人工知能 】
「現在、広く行われているＡＩの研究は、ソフトだったり、従来のデジタルコンピュータの技術を応用したものだったりが多い。日大の研究では、純粋アナログ素子での構築を目指しているのが、最大の特徴だ」と佐伯教授は語る。
同教授の研究では、アナログ素子で人間などの脳の基本構成要素であるニューロンやシナプスの機能を実現していくのだが、デジタル応用型と比べて以下のような特徴があるという。
【 デジタル型では考えられない利点が多々ある 】
まず、回路の高速性が必要ない。デジタル応用型では、動作速度がナノオーダーであるのに対し、アナログ型では、生体のニューロン同様、非同期で並列動作を実現でき、ミリオーダーで事足りる。また、構成要素が少ないので、無理な回路小型化が不要で、逆に小型に作れば、処理速度を簡単に向上できるという第二の特徴が出てくる。
第三に通常の電子回路やデジタル回路では、回路の正常な働きを阻害するため、徹底的に排除されるノイズを利用した動作も可能。
第四に待機状態では原理的にほとんど電力を消費せず、動作時も、回路が高速である必要がないので、低消費電力素子が利用でき、省エネである。
アナログ素子の「ニューロモーヒックデバイス」で構成された人工知能のこのような特徴は、生体ニューロンと同様にパルスを用い、主に外部からのデータの記憶・処理を、パルスの時間差を用いて行うタイムドメインによっている。そのため、データが時間差のパルスで表現されることにより、絶対的な回路高速性をそれほど必要としない。
【 アナログ型ＡＩのブレークスルーポイント 】
一方、このような時間差を利用したデータ信号処理の場合、外部データ入力をどのように行うのかが、大きな課題となる。当然、通常良く使われるデジタル信号用は使えない。このため、新たな入力デバイス（センサー）の開発が必須となる。この点がアナログ型人工知能技術のブレークスルーポイントである。同大では、当初は生体センサーなどを入力デバイスとして実験に使用していたが、現在は、生化学センサーを中心として研究を進めている。
佐伯教授は「我々の脳の構造に近いアナログ型の人工知能開発は、人間の五感に相当する入力部センサーを含めた開発にかかっている。センサー開発には、人間の知覚・生理に関する研究が不可欠だ。幸い当大には医学部で神経生理学などの研究、隣接地にある薬学部では生化学の研究も行われていて、研究環境としては整っている」と同大内での学部を超えた共同研究の成果を強調した。同時に「デジタル応用型のＡＩにしても最初に本格的に研究開発が開始されてから、３０年以上経って、ようやく成果が見え始めた。アナログ型のＡＩも研究開発に今後、１０年単位の時間が必要、政府や企業の息の長い支援が重要だ。アナログ型の人工知能が実用化されれば、完全自立で人間のように思考できるロボットの実現も夢ではない」と基礎研究の重要性とそれへの継続的な支援の重要性を強調した。
＜取材協力：日本大学理工学部電子工学科佐伯研究室＞
【 アナログ型ＡＩを理解するための用語集 】
アナログ素子：連続的に変化する信号を扱うための素子をいう。
受動素子の多くが、このアナログ素子に属するが、デジタル素子として使用することができるものも多い。
デジタル素子：主に離散的に変化する信号を扱うための素子をいう。離散的とは、連続的に変化しないということで、通常は信号を０と１の電気のオン・オフで表現するデジタル信号に特化して開発されたものを指す。良く使われるものにロジックＩＣがある。
ニューラルネットワーク：アナログ型ＡＩでは、ニューロンが互いに接続されてネットワークが形成された状態もしくは、その回路自体をいう。この回路を形成する素子がニューロモーヒックデバイスである。
ニューロモーヒックデバイス：脳モデルのソフトウエア的シミューレションではなく、物理的な回路として、脳の情報伝達モデルを物理実装するデバイスでアナログ型ＡＩの開発のキーポイントとなるもの。
神経細胞は、これに入力刺激があった時に、活動電位を発生させ、他の細胞に情報を伝達することを基本機能とする細胞。一つの神経細胞に複数細胞から入力したり、活動電位がおきる閾値を変化させたりすることにより、情報の修飾を可能としている。
神経細胞は主に三つの部分からなる（図１参照）。第１に細胞核のある細胞体、第２に他の細胞からの入力を受ける樹状突起、第３に他の細胞に出力する軸索。
また、前の細胞の軸索終末と後ろの細胞の樹状突起の間の情報を伝達する部分には、微小な間隙を持つシナプスと呼ばれる化学物質による伝達構造がある。
神経細胞は、光や機械的刺激などに反応する感覚細胞や、筋繊維に出力する運動神経の細胞など役割ごとに存在する。
【 佐伯勝敏教授（博士（工学））略歴 】
１９６５年生まれ。日本大学理工学部電子工学科１９８７年卒業。日本大学大学院理工学研究科 電子工学専攻１９８９年修了。
研究分野：電子回路、集積回路、生体情報、ニューロンモデル、ニューラルネットワーク、ニューロモーフィックデバイス、脳型システム、脳モデル、バイオセンサー、生体信号処理システム。
所属学会：日本神経回路学会、電気学会、電子情報通信学会。
主な役職：電気学会 電子・情報・システム部門役員会研究経営担当および編修担当、電気学会 非線形電子回路集積化技術調査専門委員会委員長、電子情報通信学会 東京支部役員会評議員などを歴任。