Rael Maitreya
人間の脳は思考に20ワットを消費するが、AIが同じ作業を行うには5億ワットを必要とする可能性がある。
人間の脳は、約860億個のニューロンと数兆個のシナプス結合を擁しながら、わずか20ワット程度の電力で動作しています。このことから、脳は極めてエネルギー効率の高い生物学的コンピューティング・システムであると言えます。
研究者の試算によると、約200億個のニューロンからなるヒト規模の大脳皮質モデルをエクサスケール・スーパーコンピュータ上でシミュレーションする場合、約0.5ギガワット（5億ワット）もの電力が必要になる可能性があります。これは脳の消費電力の約2500万倍に相当し、数十万世帯を賄えるほどの電力量です。
このような巨大な格差が生じる一因は、脳の情報処理の仕組みにあります。脳では、ニューロンが「スパース（疎）かつイベント駆動型」の活動を通じて情報をやり取りする一方で、記憶と計算が相互に接続された同一の生物学的ネットワーク内で行われます。対照的に、従来のコンピュータでは、プロセッサとメモリの間でデータを移動させる際に多大なエネルギーが消費されます。
科学者たちは、この効率性の格差を埋めるべく、脳の仕組みに着想を得た「ニューロモーフィック・コンピュータ」の開発を進めています。IBMの「TrueNorth」やIntelの「Loihi」といった技術は、人工ニューロンやイベント駆動型処理を採用しており、劇的に少ないエネルギーで動作する強力なAIシステムの実現につながる可能性があります。
出典:
米国国立衛生研究所 (NIH)
Chetan Singh Thakur - Large-Scale Neuromorphic Spiking Array Processors - PMC
The human brain operates on roughly 20 watts despite containing about 86 billion neurons and trillions of synaptic connections. That makes it an extraordinarily energy-efficient biological computing system.
Researchers estimate that simulating a human-scale cortical model with around 20 billion neurons on an exascale supercomputer could require about 0.5 gigawatts (500 million watts) of electricity. That is roughly 25 million times the brain’s power consumption and enough electricity to power hundreds of thousands of homes.
The huge gap comes partly from how the brain processes information: neurons communicate through sparse, event-driven activity while memory and computation occur within the same interconnected biological network. Conventional computers, meanwhile, consume substantial energy moving data between separate processors and memory.
Scientists are developing neuromorphic computers inspired by the brain to narrow this efficiency gap. Technologies such as IBM’s TrueNorth and Intel’s Loihi use artificial neurons and event-driven processing, potentially paving the way for powerful AI systems that require dramatically less energy.
Source:
National Institutes of Health - NIH
Chetan Singh Thakur - Large-Scale Neuromorphic Spiking Array Processors - PMC