時間空間的ニューロモルフィック演算のためのプロトニック・ニッケレート素子ネットワーク

脳のように「考える」小さな素子が重要な理由

現在の人工知能は膨大なエネルギーを消費する大規模データセンターで動作しています。それに対して私たちの脳は、かすかな電球程度の消費電力でより豊かな計算を行います。本稿は脳に似たハードウェアに向けた一歩を報告します。特定の酸化物材料から作られた新しいタイプの小型素子ネットワークが、空間と時間で情報を処理し、最近の出来事を記憶し、話された数字やてんかん発作の初期兆候のようなパターンを認識します—しかも従来のチップよりはるかに低いエネルギー予算で動作します。

記憶と応答の両方を備えた材料

研究者たちはペロブスカイト型ニッケレート、NdNiO₃からシステムを構築しました。この結晶性酸化物は水素を導入することで電気的性質が劇的に変化します。金属接触部付近に水素原子が入り込むと、電子を供与してその領域は良導体からより抵抗の高い状態へと変わります。薄いニッケレート膜上にパラジウム（Pd）と金（Au）の電極を配置し、水素中でアニーリングすることで、選択した接点の下に水素の“雲”が作られます。これらの雲を短い電圧パルスで動かすと電流の流れやすさが変わり、同じ膜が時には速く減衰する応答要素のように、時には安定したメモリセルのように振る舞います。

1チップに二層：高速ダイナミクス層と安定メモリ層

ハードウェアプラットフォームは、すべてこのニッケレート膜から作られた単純な人工脳のように構成されています

隣接素子が重要になるとき：現れるネットワーク的振る舞い

重要な進展は、処理層の素子が孤立して動作しないことです。あるPd–Pdノードにパルスが当たると、ニッケレート膜内の水素と電位の再分布が隣接ノードが経験する場を微妙に変えます。小さなアレイの実験では、「参照」デバイスの電流が近傍のノードにもパルスが入ると増大し、この効果は単純な物理距離よりもむしろそれらの水素雲の比較に依存することが示されました。シミュレーションは基板を介した相互作用が全体のポテンシャル風景を再形成することを裏付けます。その結果、ネットワークレベルの振る舞いが生じます：多数のノードにまたがる活動パターンは単一素子よりも豊かな情報を担い、これは脳内で多数のニューロンが協調する様子を反映しています。

単純なパターンから音声や脳波へ

実用的な計算を示すために、著者らはまずニッケレート・アレイをコンパクトなパターン認識実験に配線しました。5×5の白黒図形を電圧スパイクの列に変換してPd–Pd層を駆動します。選択したパッドでの進化する電流は電圧に変換され、抵抗が訓練されたPd–Au出力層に送り出され、パターンを識別します。このハードウェアは入力を正しく分類し、時間空間処理と線形リードアウトを組み合わせることで同一材料上で完全な認識パイプラインを実装できることを示しました。次にチームは測定された素子特性に基づくより大規模なネットワークをモデル化しました。話された数字の認識では、音波形を多くの周波数チャネルにわたるスパイク列に前処理し、ニッケレート処理層に入力します

将来のインテリジェントなハードウェアにとっての意味

日常的な言葉で言えば、この研究は単一の精密に設計された材料が高速の入力ストリームを「感じ」、後の判断にとって重要なものを「記憶」できることを示しています。これは単純化した脳組織の一片のように振る舞います。ニッケレート素子はナノ秒パルスと極小のエネルギーで動作するため、音声や医療信号を遠方のサーバーに送らずにリアルタイムで解析する小型で低消費電力のチップへの有望な道を示します。同じ原理――プロトン（あるいは水素）移動が電気経路を形作り、素子が共有基板を通じて互いに影響し合うこと――は他の先進材料と組み合わせたり拡張したりすることが可能であり、脳が容易に行っているような空間的・時間的に絡み合った計算をネイティブに備えたハードウェアへとつながる可能性を示唆します。

引用: Zhou, Y., Shah, S., Dey, T. et al. Protonic nickelate device networks for spatiotemporal neuromorphic computing. Nat. Nanotechnol. 21, 579–587 (2026). https://doi.org/10.1038/s41565-026-02133-0

キーワード: ニューロモルフィック・ハードウェア, プロトニック・ニッケレート, 時間空間的コンピューティング, リザバーコンピューティング, 低消費電力AI