東京理科大学の生野孝教授率いる研究チームは、ネットワークのエッジでAIが視覚情報を処理する方法を根本から変える可能性を持つ人工シナプスを開発した。
2025年5月12日付のScientific Reports誌に掲載されたこの画期的なデバイスは、異なる波長の光に応答する2種類の色素増感太陽電池を組み合わせている。従来の光電子型人工シナプスが外部電源を必要とするのに対し、本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するため、省エネが求められるエッジコンピューティング用途に特に適している。
本システムは可視光全域で10ナノメートル単位の色分解能を持ち、人間の目に迫る識別能力を実現。青色光では正電圧、赤色光では負電圧を発生させる双極性応答を示し、追加回路なしで複雑な論理演算を可能にしている。
生野教授は「本技術は、人間の目に近い色識別能力を持つ低消費電力マシンビジョンシステムの実現に貢献できると考えています」とコメント。研究チームは、赤・緑・青で記録した人間の動作を物理的リザバーコンピューティングの枠組みで認識する実験を実施し、単一デバイスで18通りの色と動作の組み合わせを82％の高精度で分類することに成功した。
この研究の波及効果は多岐にわたる。自動運転車では、信号や標識、障害物の効率的な認識が期待される。ヘルスケア分野では、バッテリー消費を抑えつつ血中酸素濃度などのバイタルサインを監視するウェアラブル機器への応用が見込まれる。コンシューマーエレクトロニクスでは、バッテリー寿命を大幅に延ばしつつ高度な視覚認識を維持するスマートフォンやARヘッドセットの実現につながる可能性がある。
ガートナー社は2025年までに企業データの75％がエッジで処理されると予測しており、こうした自律型人工シナプスのようなイノベーションは、限られたリソース環境下でAI機能を実現する上で不可欠となるだろう。