東京理科大学の生野崇准教授率いる研究チームは、人間の色覚を模倣しつつ極めて低消費電力で動作する、革新的な自己発電型人工シナプスを開発しました。この成果は2025年5月12日付の『Scientific Reports』誌に掲載されています。
本デバイスは、異なる波長の光に応答する2種類の色素増感型太陽電池を統合したものです。従来のシステムが外部電源を必要とするのに対し、この人工シナプスは太陽光エネルギー変換によって自ら電力を生成。エネルギー効率が重視されるエッジコンピューティング用途に最適です。
このシナプスは、可視光全域にわたり10ナノメートルという驚異的な分解能で色を識別可能で、人間の視覚能力に迫る精度を実現しています。さらに、異なる色の光に対して正負反対の電圧極性（青色で正、赤色で負）を生成できるため、追加回路なしで複雑な論理演算も実行できます。
生野准教授は「この次世代光電子デバイスは、視覚認識を伴う低消費電力AIシステムへの応用に大きな可能性を示しています」と説明します。リザバーコンピューティングの枠組みでテストしたところ、従来は複数のフォトダイオードが必要だった18種類の色と動きの組み合わせ分類を、わずか1台のデバイスで82％の精度で実現しました。
このブレークスルーは、エッジデバイスへの高度な視覚システム導入における大きな課題、すなわち電力と計算資源の制約を克服します。スマートフォン、ドローン、ウェアラブル医療機器、自動運転車など、さまざまな分野でより効率的な画像処理が可能になると期待されます。
研究チームは、スタンドアロン型スマートウォッチや医療機器などの低消費電力光センサーとしての応用も視野に入れており、現行技術と比べて大幅なコスト削減も見込まれます。機械視覚の重要性が増す中、自己発電型シナプスは、最小限のエネルギーで高度なコンピュータビジョン機能を日常のデバイスにもたらす大きな一歩となるでしょう。