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    第4の回路素子 - メモリスタ(memristor)

    このエントリーを含むはてなブックマーク はてなブックマーク - 第4の回路素子 - メモリスタ(memristor) あとで読む
    人間は電気の力を利用して、様々な機械を作ってきました。
    最近、メモリスタという新しい電子部品が注目されているそうです。
    memory + resistor = memristor(記憶抵抗)

    メモリスタ
    Image: J. J. Yang/HP Labs


    データ永続化に関する考え方が激変するかもしれない - きしだのはてな

    データ永続化できる素子があるようです。
    今のメモリより高速で、電源を切っても永続化されるなら、すべてのメモリが永続化される可能性があるということです。
    そうなったとき、OSでのメモリ管理のレベルから考え方が変わっていくと思います。



    ●メモリスタとは
    メモリスタ - Wikipedia

    メモリスタ (英: memristor) は、通過した電荷を記憶し、それに伴って抵抗が変化する受動素子である。
    抵抗器、キャパシタ、インダクタに次ぐ新たな受動素子であるので、 "第4の回路素子"と呼ばれる。
    過去に流れた電流を記憶する抵抗器であることからメモリスタ (memristor) と名づけられた。
    メモリスタは、通過した電荷と端子間の磁束が関数関係であるような素子と定義される。



    ●メモリの永続化
    メモリスタの利用によって、今までになかった便利なコンピューターが作れるそうです。
    HPが「memristor」で新発見 CPUとメモリを一体化可能に - ITmedia エンタープライズ

     米Hewlett-Packard(HP)の研究部門HP Labsは4月8日、第4の回路素子「memristor」を使って、データ記憶機能を持つプロセッサを開発できることが分かったと発表した。

     memristorは情報を記憶できる抵抗素子で、コンデンサー、抵抗器、インダクターに次ぐ電気回路の第4の素子とされる。電気の供給がなくても記憶した情報を失わず、現行のメモリ技術と比べ記録密度が高く、高速で、消費電力が少ないという。こうした特性から、memristorはメモリチップに利用できるとされてきたが、このほど、論理演算も可能であり、プロセッサにも応用できることが分かったとHPは述べている。



    ・メモリのデータが消えなくて永続化できる
    ・メモリとCPUを一体化できる

    メモリスタを使った新しいコンピューターは、人間の意識のシミュレートに寄与するでしょうか?

    人工知能概論 第2版 ―コンピュータ知能からWeb知能まで人工知能概論 第2版 ―コンピュータ知能からWeb知能まで
    (2004/10/10)
    荒屋 真二

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    ●受動素子とは
    受動素子 - Wikipedia

    受動素子は、供給された電力を消費・蓄積・放出する素子で、増幅・整流などの能動動作を行わないものを言う。
    一方、真空管、継電器(リレー)やトランジスタなど入力信号として小さな電力、電圧または電流を入れて、大きな出力信号として電力、電圧または電流の変化を得られる素子は能動素子と呼ばれ、その入力と出力の比率を利得という。

    受動素子の例
    * 抵抗器
    * コンデンサ
    * コイル・リアクトル・インダクタ
    * メモリスタ
    * 変圧器(トランス)
    * 圧電素子
    * 水晶振動子



    ●メモリスタの発案者
    1971年、カリフォルニア大学バークレー校のLeon Chua教授がメモリスタを発案しました。

    Professor Leon O. Chua's Home Page - University of California, Berkeley
    Leon O. Chua

    ●メモリスタのニュース
    「メモリスタ」で検索したら、いろいろな記事がヒットしました。

    パナソニック、強誘電体を用いた新構造のメモリスタを開発

    2010/06/24
    従来、多くの抵抗値を記憶する機能を実現するには、複雑な回路が必要だった。しかし、同開発成果を用いることで、この機能を1つの素子で構成することができるようになり、将来的には脳型の学習機能を有する素子への展開も期待できると同社では説明している。



    HP社、3次元構造のメモリスタ・チップを発表

    2008/11/28
    メモリスタをアナログ素子として使うことで、ニューラル・コンピューティング・アーキテクチャにおけるシナプスと同じような機能を実現した設計も公開した。
    メモリスタ・クロスバーは、人間の脳を模擬するのに十分な集積度を備える唯一の技術であり、HP Labsのメモリスタ・クロスバーは、人間の大脳皮質のシナプスより集積度が10倍も高いという。
    CMOSロジック・チップ上にこのクロスバーを積層すれば、メモリスタが備える抵抗可変性によって、ニューラル・ネットワーク(神経回路網)内でシナプスが担っている学習機能を模擬できる可能性がある。

    HP Labsと米Boston Universityは最近、米国防総省国防高等研究事業局(DARPA)から、メモリスタに基づく世界初の人工ニューラル・ネットワークを開発する研究を受託した。



    抵抗、コンデンサ、インダクタに次ぐ「第4の受動素子」をHP社が実現

    2008/05/02
    メモリスタの動作原理は、ヒステリシス現象にある。
    「オン」から「オフ」、もしくは「オフ」から「オン」といた具合に、ある状態からもう1つの状態に切り替わる際に、変化速度が増す。
    Chua氏とWilliams氏によれば、ヒステリシス現象は受動回路の基本的な特性であるにもかかわらず、電流回路理論においては例外として扱われてきたという。
    「ヒステリシス現象は、第4の受動素子、すなわちメモリスタの存在を証明するものである。Williams氏は、この現象を従来の理論で説明できないことに着目し、何か見落としがあるはずだと気付いたのだ」(Chua氏)。



    HP研、第4の回路素子『memristor』を初めて実際に作成

    2008年5月1日
    HP研究所の研究チームが、重要な新しい電子部品の、初めての実際に稼働する試作品を作った。この部品が実用化されれば、瞬時に起動する「インスタント・オン」PCや、人間の脳のように情報を処理するアナログ・コンピューターの開発につながる可能性がある。



    ●メモリスタとアクターモデル
    コンピューターを動作させるプログラムは、「データ」と「処理」という2つの構成要素から成り立っています。
    データと処理 - 浜村拓夫の世界

    メモリスタによって、永続化させたメモリとプロセッサを一体にできるのであれば、「アクターモデル」を具現化したハードウェアになるでしょうか?
    アクターモデルに最適化されたコンピューターを作ることによって、高速な並列計算が可能になるはずです。

    メッセージ (コンピュータ) - Wikipedia

    計算機科学におけるメッセージパッシングとは並列コンピューティング、オブジェクト指向、プロセス間通信で使われる通信方式である。
    メッセージパッシングに基づく主なモデルとしてアクターモデルやプロセス代数がある。



    アクターモデル - Wikipedia

    アクターモデル(Actor Model)とは、1973年、カール・ヒューイット、Peter Bishop、Richard Steiger が発表した並行計算の数学的モデルの一種。

    アクターモデルは「数百・数千のマイクロプロセッサから構成され、個々にローカルメモリを持ち、高性能通信ネットワークで通信を行う並列コンピュータが近い将来登場するとの予測」から開発された。

    アクターモデルの基本は「全てのものはアクターである」という哲学である。
    これはオブジェクト指向プログラミングにおける「全てのものはオブジェクトである」という考え方と似ているが、オブジェクト指向ソフトウェアでは基本的に逐次的に実行するのに対して、アクターモデルでは本質的に並行性を備えている点が異なる



    ●デコヒーレントな状態遷移の保持
    情報の二相説 - Wikipedia

    情報の二相説(英:double-aspect theory of information)は、哲学者ディビッド・チャーマーズが1995年に意識のハードプロブレムへの解答として与えた、実在に関する形而上学的立場。
    世界の究極的な実在(Ultimate reality)を情報(inforamtion)とし、その情報が物理的な性質と現象的な性質を持つとする立場。



    ・光の三原色(RGB:赤・緑・青)によって、すべての有色の光線を表現できる
    ・すべての情報は、光を使って伝達できる
    ・情報は、光を介して、物質の状態を変化させる

    人間の意識をコンピューターによってシミュレートするには、大量の計算が必要です。
    量子コンピューターだと、データが消えてしまう(デコヒーレンス)までの時間が短いので、なるべくデータの保持時間が長くなるように改良が続けられています。

    量子エンタングルメントによって、データ(キュビット)を取り扱うことができないノイマン型の計算機は、計算速度は遅いけれども、逆に大量のデータ(ビット)を保持できます。

    メモリスタを使った新しいアーキテクチャーのコンピューターに期待!
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