ニューロモーフィックコンピューティングとは

正解：C. スパイクが届いた部分だけが動くイベント駆動で、重みを保持するメモリを演算の近くに置いてデータの移動を減らすから

ニューロモーフィックコンピューティングは、脳の神経回路を手本にして、情報をスパイクと呼ぶパルスで伝えます。入力に変化があってスパイクが届いた部分だけが動くため、活動がまばらな処理では何もしていない回路の電力をほとんど使いません。また、シナプスの重みを各コアの中のメモリに置き、演算器との間の長いデータ移動を減らします。こうした特徴が、密な行列演算を一斉に行うGPUとの違いです。

正解：B. スパイクの発生は、しきい値を超えたかどうかで決まる不連続な動作で、微分できないから

SNNの各ニューロンは、入力されたスパイクを膜電位として積み上げ、しきい値を超えるとスパイクを出します。この出力は0か1かが不連続に切り替わるため、誤差逆伝播法に必要な勾配が、ほとんどの点で0になるか定義できません。そこで、学習のときだけスパイクの関数をなめらかな関数で近似した勾配を使う方法や、通常のネットワークで学習してからSNNに変換する方法が研究されています。学習方法の確立は、ニューロモーフィックコンピューティングの課題の一つです。