ナノサイズの磁気メモリスタが脳のシナプス機能を再現する未来の技術

ナノ磁気メモリスタの革新がもたらす新しい可能性

東京を拠点にする国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームは、ナノサイズの磁気メモリスタを用いて脳におけるシナプスの機能を模擬する技術を開発しました。この画期的な研究成果により、人工知能（AI）の情報処理をより効率的かつ低消費電力で行うブレインモルフィックシステムへの応用が見込まれています。

脳のシナプス機能を模倣する磁気メモリスタの開発

今回の研究では、鉄-マンガン基合金を用いた磁気メモリスタを開発しました。このメモリスタは、直径200ナノメートルの円形ピラー素子として設計され、シナプスが果たす信号伝達の調整機能を模倣することに成功しています。特に、鉄-マンガン基合金が自発的に形成するナノスケールの磁気構造によって、シナプスの長期増強と長期抑圧といった学習機能も再現されました。これにより、高速動作と集積化に適したブレインモルフィックシステムの実現が期待されています。

ブレインモルフィックシステムの重要性

ブレインモルフィックシステムは、脳の働きを技術的に模倣し、並列処理を行うコンピューティングシステムです。ニューロンのように動作する素子を使うことで、従来のノイマン型コンピュータに比べ、はるかに効率的な情報処理を実現します。新たな磁気メモリスタは、AI処理の低消費電力化のための重要な要素となるでしょう。

研究の背景と方法

研究チームは、スピノーダル分解という現象を利用することで、鉄-マンガン基合金内の磁化をナノメートル領域で制御しました。これにより、同時に記憶層の構造を保ったまま、シナプス機能を再現することが実現できました。具体的には、スピノーダル分解による磁気記憶層中の構造変化により、異なる磁化状態を安定に維持することが可能です。

シナプス機能の模倣と実用化の道

開発された磁気メモリスタは、入力される電圧のパルスによって重みづけを調整するシナプスの機能を模倣します。電圧のパルスを連続して与えることで、シナプスの強度を変化させることが可能で、これにより脳の学習過程に似た機能を実現します。また、スパイクタイミング依存可塑性（STDP）をも再現することができ、従来のシナプス機能に近い形での計算が可能になりました。この研究成果は、人工知能やロボティクスなどの分野での新たな応用を促進するものとして注目されています。

今後の展望

今後は、開発した磁気メモリスタのアレイ化を進め、含まれる素子の特性評価を行う計画です。そして、さらなる微細化や高集積化、さらには実用化に向けた取り組みを重ねることで、ブレインモルフィックシステムの具体化を目指します。この研究が、未来のコンピュータ技術、更にはAIの進化に大きな影響を与えることが期待されています。

この研究の成果は、2026年1月9日発行の「Advanced Functional Materials」に掲載予定で、今後の技術進歩に大きな期待が寄せられています。