田中啓文(九州工業大学大学院生命体工学研究科教授)及び小川琢治（大阪大学大学院理学研究科教授）は、カーボンナノチューブ(CNT)とポリオキソメタレート分子(POM) の高密度ネットワークデバイスを作製し、神経細胞(ニューロン) のスパイク発火に似たインパルス状の信号を発生させることに成功しました。また、赤井恵(大阪大学大学院工学研究科助教)及び浅井哲也（北海道大学大学院情報科学研究科教授）らのグループとの共同研究において、特殊な電荷貯め込み特性を持ったランダムネットワークモデルのシミュレーション計算からスパイク発火の機構を提案し、これらの機能が未来の人工知能や超高速計算をもたらすニューロモルフィックデバイスを構成する材料として期待出来ることを示しました。

脳の構造や機能を真似た回路網を人工的に再現しようとするニューロモルフィックチップの開発において、自発的なスパイク信号の発生とその伝達の機能はまだ十分利用されていませんでした。本研究の結果は、ナノ分子材料によって小型の自発的スパイク信号を発生する独立デバイスの作製を可能にしただけでなく、分子を繋ぐ乱雑なネットワーク自体が脳型人工知能となる可能性を示しており、ニューロモルフィック工学分野の発展に大きく寄与することが期待出来ます。

本研究成果は、英国科学誌「Nature Communications」に、2018年7月12日（木）18時（日本時間）に公開されました。

図1　POM/CNT複合ネットワークから発生する神経様スパイク信号

脳は驚くような小さなエネルギーで動いています。環境に適応して学習し、あいまいな認識をし、高度な認知力と知能を有し、現在の計算機に比べるとスピードは遅いけれども、複雑な情報の処理を行なっています。最近の人工知能技術の源流は、脳の構造を極端に単純化したニューラルネットワーク モデルの学習方法を工学的に進化させたものですが、それらは主に既存のコンピュータ上で動く「ソフトウェア」として実現されています。例えると「新しい脳型の計算手法を昔の古い入れ物に流しこんで無理矢理脳の真似をさせているようなもの」とも言えます。

一方でニューロモルフィック工学の分野ではチップや回路、デバイスといった、計算機（ハードウェア）となりうる構成要素を一から脳の形に組みたてて脳の優れた能力を再現しようとしています。脳神経回路の最も重要な構成要素は二つです。一つはシナプス の持つ学習能力、もう一つがニューロンの発火機能です。複雑な神経回路網の中で、この二つによって脳の情報伝達や思考が行われていることは、現在の脳科学の発展から少しずつ理解されてきています。しかしながら、実際の脳の構造は複雑すぎてまだ我々はそれを完全に真似することは出来ません。現状では脳の一部の仕組みを単純化して模倣した脳型回路やデバイスによってその機能を再現しようとする取り組みが盛んに行なわれています。

田中啓文教授らの研究グループでは、導電性AFMを用いた単層カーボンナノチューブ(SWNT)に吸着した様々な分子や微粒子の接合点における電流の整流性制御の研究を通じ、SWNTに吸着したPOM分子には大きな負性抵抗 が発生することを発見しました。これらの結果は分子接点において、不安定な動的非平衡状態が発生することを示唆しています。田中教授らの研究グループはさらに、これらSWNTとPOMを高密度で乱雑にネットワーク化したデバイスを作製し、神経細胞のスパイク発火に似たインパルス状の信号 （図1） を発生させることに成功しました。

POM分子は （図2） に見られるように金属と酸素が結びついた3次元粒子形状をしています。一般的な有機分子とは異なり、1分子の中に多くの電荷を溜め込めることが知られています。今回観測された負性抵抗やネットワークからのスパイク発生は、ネットワーク内の各分子接点における、電荷蓄積と放出の非平衡状態が原因ではないかと考えられました。赤井恵助教らの共同研究グループは、モデル計算を行ない、ランダム分子ネットワークから発生するスパイク信号を再現しました（ 図3 左）。さらにこの分子モデルが次世代人工知能と期待されているリザーバ計算 デバイスの構成要素として高い可能性を持つことを示しました（ 図3 右）。

図2　SWNTに吸着したPOM分子のAFM像と分子骨格.右はPOM上に観測された負性抵抗

図3　分子ネットワークモデルが再現したスパイク信号と、そのニューロモルフィックデバイス応用（リザーバ計算機）

我々のテクノロジーが「脳」を創りうる日はいつか来るのでしょうか。2014年に革新的なニューロモルフィックチップとしてIBMのTrueNorthが発表されました。TrueNorthは高い情報処理能力と低消費電力を実現した素晴らしい人工知能プラットフォームですが、今のところ、深層ニューラルネットワーク のアプリケーション例しか示されておらず、また既存コンピュータと同様の半導体集積回路技術を用いているため、『「脳」の一部を学んではいるものの「脳」からはほど遠い』という見方も出来ます。

本研究の意義は、ナノ分子材料を用いて脳機能の一部を再現したことにあります。脳のように高密度に集積され、低消費電力で自律的に動く“計算機”を目指した時、今のコンピュータを構成している電子回路素子とは異なる、全く新しい技術や材料を模索すべきではないでしょうか。本研究が見出した分子ネットワークからのスパイク信号発生は、現在のテクノロジーではまだ利用出来ていない“一分子の動態変化”を利用しています。生物の脳はそもそも全て、有機分子から構成されているのです。本研究の結果は未来の「小型分子ニューロモルフィックチップ」実現への、強い期待感を抱かせます。

本研究成果は、2018年7月12日（木）18時（日本時間）に、英国科学誌「Nature Communications」（オンライン）に掲載されました。
タイトル：“A molecular neuromorphic network device consisting of single-walled carbon nanotubes complexed with polyoxometalate” 「カーボンナノチューブ/ポリオキソメタレート分子複合高密度ネットワークが創るニューロモルフィック素子」
著者名：田中啓文 ¹ 、赤井恵 ² 、Amin TermehYousefi ¹ 、Liu Hong ³ 、Lingxiang Fu ¹ 、田向権 ¹ 、田中大輔 ³ 、浅井哲也 ⁴ 、小川琢治 ^3
1 九州工業大学大学院生命体工学研究科、 ² 大阪大学大学院工学研究科、 ³ 大阪大学大学院理学研究科、 ⁴ 北海道大学大学院情報科学研究科
DOI：10.1038/s41467-018-04886-2

なお、本研究は、文部科学省科学研究費補助金「新学術領域研究」、分子アーキテクト二クス「単一分子の組織化と新機能創成」研究の一環として行われました。