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電子工学：エッジ知能に向けたフレキシブルなデジタル・コンピュートインメモリー・チップ
Nature 649, 8099 doi: 10.1038/s41586-025-09931-x
フレキシブルエレクトロニクスを人工知能と組み合わせると、ロボティクス、ウエアラブルデバイスおよびヘルスケアデバイス、ヒューマン–マシン・インターフェースなどの新たに出現した応用が一変する可能性がある。しかし、並列計算を用いてニューラルネットワーク推論タスクを効率的に実行するフレキシブルな計算ハードウエアの開発は、依然として大きな課題である。今回我々は、この課題に取り組むために、薄型、軽量でロバストかつフレキシブルなデジタル人工知能集積回路FLEXIを提示する。我々の手法では、プロセスと回路とアルゴリズムの共最適化と、動的に再構成可能なデジタル・コンピュートインメモリー（CIM）アーキテクチャーを用いている。重要な特徴として、最高12.5 MHzのクロック周波数動作と2.52 mWという低い消費電力が挙げられる一方、1ユニット当たり1ドル未満のコストと約70％～92％の演算回路歩留まりが達成された。今回の回路は、誤りなしに1010回の固定およびランダム乗算を実行でき、4万回を超える曲げサイクルに耐え、6カ月を超える期間にわたって安定性能を維持した。ワンショット・オンチップ・ニューラルネットワーク展開によって、逐次的な重み書き込みに伴う消費電力とレイテンシーが削減され、単一の1 kbチップ上での一過性不整脈の検出タスクにおいて最高99.2％の精度が達成された。加えてFLEXIは、マルチモーダルな生理学的信号を用いる人間の日常活動モニタリングにおいて、97.4％を超える精度を示した。
