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ニューロモーフィック・チップは、人間の脳のように機能するように設計されている。現在のほとんどのチップは、オン・オフ信号の二進数によって制御される。一方、ニューロモーフィック・チップは、脳内においてそれぞれのニューロンがシナプスを介して異なる強さで発火する仕組みを模倣した方法で出力を決める。

人工シナプスの作成はなかなか厄介であることはわかっている。しかし今、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、ニューラル・ネットワークの訓練に使用できる人工シナプスを正確に制御できると語る。そのうえ、その仕組みを使って人工シナプスのチップを作成し、手書きの文字を95％の精度で認識できることも確認している。

ニューロモーフィック・チップによって何が変わるのだろうか？ 人工ニューラル・ネットワークはすでに、脳を大雑把にモデルにしている。人工ニューラル・ネットワークをニューロモーフィック・チップ上で実行させれば、人工知能（AI）システムをより小型な装置に組み込んで、さらに効率的に実行させることが可能になるだろう。