導電性ポリマーの分子細線により、3次元的なネットワーク回路を一から構築――脳型コンピュータの実現に寄与北海道大学と大阪大学

北海道大学は2023年7月3日、大阪大学との共同研究グループが、導電性ポリマーの分子細線が立体配線材料として利用可能であることを実証したと発表した。脳のように密な3次元ネットワーク構造を有する、脳構造により近い脳型コンピュータの実現に寄与することが期待される。

人工知能と比較して、人間の脳は圧倒的に少ない電力で高度なリアルタイム処理が可能だ。脳の構成単位である神経細胞（ニューロン）とそれらを繋ぐシナプスによる高密度な3次元ネットワークが、省電力を可能にしているものと考えられる。

近年、脳の仕組みを物理的にシミュレートしたアナログ脳型コンピュータが注目を集めている。しかし、それらは実際の脳の3次元構造とは大きく異なっており、性能を十分に引き出せていなかった。

同研究グループは今回、脳のように溶液中で電解重合成長し、電極間を配線できる導電性ポリマー細線を採用することで、脳内の3次元的な局所結合を再現できることを発見した。

溶液中に配置した複数の立体電極間に重合電圧を印加することで、導電性ポリマー細線が3次元的に成長する様子を観測している。

導電性ポリマー立体配線の光学顕微鏡像

また、電圧印加時間を制御することで配線本数を制御し、各電極間の抵抗値を高精度で制御できることも判明した。軸索誘導と称される脳内ネットワーク形成過程と、シナプス可塑性と称される脳の学習過程に類似したものとなっている。

実際に、生理学的な学習ルールとして知られるヘブ則に基づいた学習に成功し、ネットワークに連想記憶を与えられることが示唆された。ヘブ則とは、シナプス結合がニューロン間を伝達する電気信号の伝達効率を調節する役割を担っており、その効率がシナプス前後のニューロンの活動によって変化するという法則を指す。

連想記憶学習時において各電極に流れる電流値の推移

加えて、構築した3次元ネットワークに電圧パルスを加えることで、抵抗変化が観測されることも判明した。これは、脳内で見られる側抑制（特定の感覚刺激に応答したニューロンが、他のニューロンの神経活動を抑制する現象）に類似したものとなっている。

今回の研究結果は、新生児の脳のように溶液中で3次元的なネットワークを一から構築し、その後の学習を介してシナプス結合強度を自発的に変化させるような脳型ウェットウェアの実現に繋がることが期待される。

また、今回のプロセスは、溶液に浸して電圧を加えるだけで電極間を配線できるという簡便なものとなっているため、3次元回路集積やブレインマシンインタフェースにおける配線技術への応用も期待できる。

導電性ポリマーの分子細線により、3次元的なネットワーク回路を一から構築――脳型コンピュータの実現に寄与　北海道大学と大阪大学