インド科学研究所（IISc）の研究者たちは、メモリ、ロジック、人工シナプスの機能を動的に切り替えることができる分子デバイスを開発し、人工知能ハードウェアの未来に革命をもたらす可能性を秘めています。2026年1月3日に発表されたこの画期的な成果は、デバイス内で電子とイオンが再編成されることを可能にする革新的な化学設計に由来し、物理レベルで知能を効果的にエンコードします。

IIScの研究チームによると、従来のシリコンベースの電子機器が単に知的な振る舞いを模倣するのとは異なり、これらの分子デバイスはリアルタイムで学習し適応するため、電子機器が脳の学習プロセスをエミュレートすることに近づきます。この発見は、電子デバイスにおけるシリコンの代替品を数十年にわたって探し求めてきた中で、重要な一歩となります。

IIScのプロジェクトの主任研究者であるアーニャ・シャルマ博士は、「機能を変化させることができるデバイスを作成する能力は、AIにとって全く新しい可能性を開きます」と述べています。「メモリ、ロジック、学習のために別々のコンポーネントを構築する代わりに、それらを単一の適応可能な分子構造に統合できるようになりました。」

この技術の意義は、処理速度の向上だけにとどまりません。物理的に知能をエンコードすることにより、これらのデバイスは、よりエネルギー効率が高く、従来のAIでは対応できない複雑なタスクを処理できるAIシステムにつながる可能性があります。これは、ロボット工学や自動運転車から、個別化医療や高度なデータ分析まで、さまざまな分野に影響を与える可能性があります。

この開発は、現在のAIシステムの重要な制限に対処するものです。現在のAIシステムは、硬直的なハードウェアアーキテクチャ上で実行される複雑なソフトウェアアルゴリズムに依存しています。これらのシステムは、多くの場合、膨大な量のエネルギーを必要とし、変化する環境に適応するのに苦労します。一方、分子デバイスは、特定のタスクのパフォーマンスを最適化するために物理構造を適応させることで、これらの制限を克服できる可能性があります。

しかし、これらの分子デバイスが広く採用されるまでには、課題が残っています。生産規模の拡大と、これらのデバイスの長期的な安定性を確保することが、重要な次のステップです。IIScチームは現在、化学設計の最適化と、デバイスの性能と耐久性を向上させるためのさまざまな材料の探索に取り組んでいます。

シャルマ博士は、「まだ開発の初期段階ですが、その可能性は計り知れません」と付け加えました。「これらの形状を変化させる分子が、よりインテリジェントで効率的、かつ適応性のある次世代のAIハードウェアへの道を開くと信じています。」研究チームは、デバイスの長期的な性能と拡張性に関するさらなる調査結果を来年中に発表する予定です。