ニューロモーフィック技術は、 2015年の10の新興技術 の一つであり、 世界経済フォーラムの新興技術に関するメタ・カウンシルが取り上げています。
現在の最高水準のスーパーコンピューターでさえ、人間の脳の精緻さには及ばない。コンピューターは線形的に動作し、高速のバックボーンを介してメモリチップと中央プロセッサーの間でデータを行き来させる。一方、脳は完全に相互接続されており、論理とメモリが、現代のコンピューターに見られるものの数十億倍の密度と多様性で密接に相互連結している。ニューロモーフィックチップは、従来のハードウェアとは根本的に異なる方法で情報を処理することを目指し、脳のアーキテクチャを模倣することで、コンピューターの思考と応答の能力を飛躍的に向上させようとしている。
長年にわたり小型化は従来型コンピューティングの能力を大幅に向上させてきたが、記憶装置と中央プロセッサーの間でデータを絶えず移動させることがボトルネックとなり、大量のエネルギーを消費し、望ましくない熱を発生させることで、さらなる改善を制限している。対照的に、ニューロモーフィックチップは、データ記憶とデータ処理の要素を同じ相互接続されたモジュールに統合することで、よりエネルギー効率が高く、強力なものとなりうる。この意味で、このシステムは、人間の脳を構成する、数十億に上るネットワーク化されたニューロンを模倣している。
ニューロモーフィック技術は、強力なコンピューティングにおける次の段階となり、データの処理をはるかに迅速に行い、機械学習の能力を高めるものとなるだろう。2014年8月にプロトタイプとして公開されたIBMの100万ニューロン規模のTrueNorthチップは、特定のタスクにおける電力効率が従来のCPU（中央処理装置）の数百倍に達し、初めて人間の大脳皮質により近い水準に匹敵する。はるかに少ないエネルギーと体積で、はるかに大きな演算能力が利用可能になるため、ニューロモーフィックチップは、より知的な小型機器が小型化と人工知能の次の段階を牽引することを可能にするはずである。
想定される応用例としては、視覚的な手がかりをより的確に処理し、それに応答できるドローン、はるかに高性能で知的なカメラやスマートフォン、そして金融市場の仕組みや気候予測の解明につながりうる規模のデータ処理などがある。コンピューターは、あらかじめプログラムされた方法で単に応答するのではなく、予測し学習できるようになる。
2015年のリストに挙げられたその他の新興技術をご覧ください：
障害物検知・回避ドローン
分散型製造
デジタルゲノム
積層造形（アディティブ・マニュファクチャリング）
ゼロエミッション車
現場で学習するコンピューター
精密な遺伝子工学
埋立廃棄物を削減する新種のプラスチック
次世代ロボティクス
本リストは「 新興技術メタ・カウンシル」がまとめたものであり、以下の方々に謝意を表します：Justine Cassell氏（カーネギーメロン大学ヒューマン・コンピュータ・インタラクション教授）、Paolo Dario氏（ピサ、スクオーラ・スペリオーレ・サンタンナ校バイオロボティクス研究所所長）、Julia Greer氏（カリフォルニア工科大学（Caltech）材料科学・力学教授）、そしてJennifer Lewis氏（ハーバード大学工学・応用科学大学院ハンスヨルク・ヴィス教授、世界的課題評議会ネットワークに所属）、Michael Pellini氏（ Foundation Medicine Inc.社長兼最高経営責任者、 テクノロジー・パイオニアに所属）、そしてWilliam “Red” Whittaker氏（カーネギーメロン大学教授）。皆様には本リストの作成にあたり、多大なご貢献をいただきました。
画像：2007年1月9日、台湾の新竹にある台湾積体電路製造（TSMC）で展示された12インチウエハー。REUTERS/Richard Chung
