ニューロモーフィックチップとは、生物の脳の神経回路（ニューロンとシナプス）の構造と動作原理を模倣して設計された半導体チップです。従来のノイマン型コンピュータとは根本的に異なるアーキテクチャで、超低消費電力でのAI処理やイベント駆動型のリアルタイム処理を目指しています。
ニューロモーフィックの仕組み
ニューロモーフィックチップは、人工ニューロンと人工シナプスをハードウェアとして実装します。スパイキングニューラルネットワーク（SNN）を動作させ、情報をスパイク（パルス信号）として処理します。入力がある時だけ演算を行うイベント駆動型のため、常時演算を行う従来チップと比較して劇的に消費電力を削減できます。
代表的な研究チップ
IntelのLoihi/Loihi 2、IBMのTrueNorth/NorthPole、BrainChipのAkidaなどが代表的なニューロモーフィックチップです。Loihi 2は128コア・約100万ニューロンを集積し、適応学習やオンチップ学習に対応しています。NorthPoleはCNNの推論に優れた電力効率を実現しています。
課題と将来展望
ニューロモーフィックチップはまだ研究段階の技術が多く、従来のディープラーニングモデルとの互換性や開発ツールの整備が課題です。しかし、超低消費電力AIやリアルタイムセンサー処理、常時オンAIなどの分野で将来的な実用化が期待されており、次世代AIハードウェアの有力候補とされています。