Research Results 研究成果

生物の神経回路に学ぶ超省エネIoT制御技術を確立

~限られた電力制限下でのIoTデバイスの活躍に期待~ 2022.01.24
研究成果Physics & ChemistryTechnology
  1. IoTデバイスでは使用できる電力量に厳しい制限がある
  2. スパイク信号で動作する神経回路を模倣した、新しい超省エネIoT制御技術を確立した
  3. 厳しい電力制限下でも高度な制御が行えるIoTデバイスの実現が期待される

 モノのインターネット(IoT)[用語 1]では、最末端に配置されたデバイスで外部の情報をセンシングし、無線で送信しなければなりません。しかしそのような最末端デバイスへの電源供給は難しく、使用できる電力は、かつてないほど厳しく制限されます。従来技術では「クロック」[用語 2]と呼ばれる一定周波数の信号を用いて回路全体を制御していましたが、必要な時に必要な場所だけ回路を動作させることはできず、消費電力に無駄がありました。
 これに対して生物の神経回路では、個々の神経細胞(ニューロン)がスパイク信号[用語 3]を利用することで必要な時に必要な場所だけ動作しています。本研究ではこれに倣い、クロックの代わりにニューロン回路[用語 4]を用いてIoTデバイスを超省エネで電子制御する技術を確立しました。
 九州大学大学院システム情報科学研究院の矢嶋赳彬准教授の研究グループは、独自に設計したニューロン回路を用いて、局所的に電子回路のタイミングを制御する仕組みを開発しました。余分な機能を省きタイミング制御だけに特化することで、世界最小の消費電力(1.2pW)で動作するニューロン回路を実現しました。このニューロン回路の応用例として、IoTデバイスの標準機能である直流電圧変換[用語 5]を1nW程度の超低消費電力で実現できることを実証しました。
 ニューロン回路を用いた電子制御は、センサ・無線・電源供給などIoTデバイスで必要とされる様々な機能に応用可能です。これらを数nWの超低消費電力で電子制御できれば、環境発電[用語 6]によって半永久的に動作する小型IoTデバイスを実現することができます。
 本研究成果はイギリスの雑誌「Scientific Reports」に2022年1月21日(金)(日本時間)に掲載されました。

(参考図)ニューロン回路による電子制御

         ニューロン回路を使って無駄なくIoTデバイスを電子制御する仕組み。

今後の展開

 今回開発したニューロン回路による電子制御は、IoTデバイスで必要とされる様々な機能に応用可能です。例えばセンサ制御、無線制御、電源制御などが、その応用例として考えられます。今後、本技術を従来のアナログ・デジタル技術と適材適所に利用することで、限られた電力制限下でも高度な制御・機能が実現できるようになります。IoTデバイスは現実世界から情報空間への入り口であり、本技術によって入り口の機能が強化されることで、今後の情報化社会に広く貢献するものと期待しています。

用語解説

[用語 1] モノのインターネット(IoT):我々の生活空間・インフラ・工場等、現実世界における様々な「モノ」に、センサや無線等の電子機能が搭載され、情報空間への入り口として機能するようになった世界。

[用語 2] クロック:数kHz~数GHzの一定周波数で繰り返される2値(0/1)の電圧波形。この電圧が立ち上がる(立ち下がる)タイミングを利用して回路全体を動作させることで、今日の電子回路は高速かつ高い信頼性で動作することができる。

[用語 3] スパイク信号:生物の神経細胞(ニューロン)が出力する短いパルス状の電圧信号。この電圧信号を神経細胞間でやりとりすることで、神経回路は動作している。神経回路内では、スパイク信号のタイミングまたは頻度によって、情報が伝達されていると考えられている。

[用語 4] ニューロン回路:生物の神経細胞(ニューロン)を模倣した電子回路。ニューロンは、細胞膜による電荷蓄積と、イオンチャネルのフィードバックによって動作するが、それぞれの機能を電子回路で模倣することで、ニューロンの振る舞いを電子回路上で実現することができる。

[用語 5] 直流電圧変換:ある電圧値で蓄積された電気的エネルギーを異なる電圧値の電気的エネルギーに変換すること。例えば、一般的に発電で得られる電圧と、電子回路の電源電圧は異なるため、発電で得られた電力を電子回路の電源として利用するには直流電圧変換が必要となる。

[用語 6] 環境発電:デバイスが設置された環境に存在する光、熱、振動などの微小エネルギーから数mW~数mWの電力を発電し、デバイス自身が動作するための電源とする技術。ボタン電池に代わるIoTデバイスの電源として有望視されている。

論文情報

タイトル: Ultra‑low‑power switching circuits based on a binary pattern generator with spiking neurons 
著者名: Takeaki Yajima
掲載誌: Scientific Reports 
DOI: 10.1038/s41598-022-04982-w