マサチューセッツ工科大学、柔軟なポリマーを用いたマイクロ演算プラットフォームを開発し、タコの神経系を模倣

深海では、タコは皮膚の色を即座に変えることができるが、その一つ一つの小さな判断を中央脳に送る必要はない。触手そのものが現場で思考を行っている。マサチューセッツ工科大学の研究者らは今、この柔らかく分散型の仕組みをマイクロ演算の革新へと転換した。新設計のナノスケール演算デバイスは、柔らかく柔軟なポリマーを用いて、単一の微視的ユニット内で情報を処理する。特筆すべきは、このプラットフォームが、生物の脳が物理的運動によって演算を行う方式を模倣している点である。複雑な電子システムを超薄型かつ省電力のパッケージに縮小したことで、智能ロボット、ウェアラブル医療パッチ、生体適合性センサーなどの発展につながる可能性がある。

技術的インスピレーションはタコから得られた

タコなどの生物に見られる分散型神経系に着想を得て、この技術では柔軟なポリマー材料を使用している。この材料は電圧を印加されると圧縮と復元を繰り返し、脳のニューロンが情報を蓄積・発射する仕組みを模倣する。こうした機能を材料に直接組み込むことで、大型で重量のある外部回路や電源への依存を低減している。ただし、これは容易な作業ではなかった。初期の試みでは、ナノスケールで機械式演算装置を構築しようとした他の技術者が、物理的な壁に突き当たった。2つの金属表面が近接しすぎると、強い分子間付着力によってそれらが永久に接着してしまい、部品が固着してデバイスが故障するのである。

この問題を解決するため、マサチューセッツ工科大学の研究チームは、2つの金属電極の間に極めて薄いポリジメチルシロキサン(PDMS)層を挟み込んだ。PDMSは柔らかく粘弾性を示すポリマーである。

このナノスケールデバイスは、生物の演算を模倣する3つの主要構成要素が協調して動作する。金属電極は入力電気信号を受け取り、電圧が印加されると圧縮される。電極の間に挟まれた柔軟なPDMS層は粘弾性ナノスプリングとして機能し、付着力のバランスを取りながら電極が永久接着せずに可逆的に動けるようにする。ポリマーの段階的な復元が機械的記憶を生み出し、時間の経過とともに過去に印加された力の履歴を保持する。「PDMSは粘弾性を持つため、圧縮された後は元の状態に戻るまでに時間がかかる。これにより、デバイスに加えられた力や電圧の履歴を動的に記憶し、その履歴を電気的応答に変換することが可能になる」と、共同筆頭著者のPeter Satwite氏は語る。

デバイスの動作メカニズム

時間の経過とともに電荷が蓄積される。特定の閾値に達すると、デバイスは生物のニューロンのように発火し、その後弛緩してリセットされる。生物のニューロンは電気信号を蓄積し続け、閾値に達した時点で発火して情報を伝達する。マサチューセッツ工科大学のチームのデバイスはこのメカニズムを再現したものである。印加された電圧がポリマー層を徐々に圧縮し、閾値を超えると、生物学的スタイルの発火が引き起こされ、その後弛緩してリセットされる。現代 AI は、電力が消費されるのが大きいが、それはハードウェアが分離されたメモリとプロセッサユニットとの間で絶えずデータを移動させるためである。マサチューセッツ工科大学のプラットフォームは、この経路を完全に排除した。

記憶、センシング、論理演算が同一箇所で行われる。記憶と演算を単一のナノスケール構成要素に直接統合することで、追加の回路やコンデンサの必要性を低減している。

今後の応用展望

この柔らかく脳に着想を得たハードウェアは、低消費電力のエッジコンピューティング、智能義肢、ウェアラブル健康モニター、自律環境センサーなど、将来の適応型次世代エレクトロニクスの扉を開くものである。次に研究者らは、センシングを記憶と演算に直接統合し、完全適応型のナノ機械演算システムを構築することを計画している。この研究は《Science Advances》誌に発表された。

項目	仕様
プロセッサ	ナノスケール演算デバイス
材料	ポリジメチルシロキサン (PDMS)

この技術の潜在的インパクト

マサチューセッツ工科大学のこの研究は、生物に着想を得た設計を演算技術にどのように応用できるかを示している。特に、柔軟なポリマーを使用することで、デバイスはより高い適応性と効率性を備える。このような分散型の演算方式は消費電力を削減するだけでなく、将来の智能デバイスにおけるより高度な集積化を実現し、ウェアラブル技術や智能ロボットの発展を促進する。技術がさらに成熟すれば、これらのナノスケール演算デバイスは医療、環境モニタリング、その他の分野で重要な役割を果たす潜在力を有している。