グーグルの人工知能（ＡＩ）「アルファ碁」は２０１６年、李世ドル（イ・セドル）九段と囲碁の対局をし、４対１で勝利した。しかしアルファ碁は駆動するのに莫大な電力が必要という問題があった。当時、アルファ碁は中央処理装置（ＣＰＵ）１２００個、映像処理装置（ＧＰＵ）１７６個、記憶装置９２０ＴＢ（テラバイト）を使用した。電力消耗は約１２ＧＷ（ギガワット）だった。人が食事をする時に消耗するエネルギー（約２０ワット）と比較すると相当な非効率だ。

アルファ碁のような高性能コンピューターを具現しながら電力の消耗を減らす高効率半導体が可能だという研究結果が込められた論文が登場した。サムスン電子の「次世代ＡＩ半導体」ビジョンだ。国際学術誌ネイチャーエレクトロニクスは２３日、「脳をコピーして付けるニューロモーフィック電子装置」と題した論文を掲載した。論文の共同著者は４人、ハム・ドンヒ米ハーバード大教授（サムスン電子総合技術院フェロー）、パク・ホングン・ハーバード大教授、ファン・ソンウ・サムスンＳＤＳ社長、金己男（キム・ギナム）サムスン電子副会長だ。

研究陣は従来の半導体の限界を超える技術のビジョンを提示した。現在のコンピューターではＣＰＵがプログラムの演算を実行し、ＤＲＡＭとハードディスクドライブが保存する。今まで半導体業界はコンピューターに入る半導体の大きさを縮小するのに注力してきた。こうした方式は半導体の速度と効率で限界にぶつかったと、研究陣は判断した。

研究陣は脳の神経網をコピーした（ニューロモーフィック、ｎｅｕｒｏｍｏｒｐｈｉｃ）半導体というアイデアを出した。このような半導体なら人のように認知や推論など高次元機能を遂行できると考えた。現在のコンピューターではＣＰＵと保存装置が別に作動するが、新しい半導体を活用すれば人の脳のように一つとして稼働するということだ。人の脳にある神経細胞（ニューロン）は電気刺激を通じて情報を伝える。この時に重要な役割をするのがニューロンを連結する「シナプス」という部位だ。

人の脳ではシナプス１００兆個がニューロン１０００億個を連結する。研究陣はひとまずマウスの脳の構造を把握する方法を提示した。マウスの脳で随時変わる微細な電気の流れをとらえた。こうした電気の流れを増幅し、ニューロンとシナプスの構造を把握した後に地図に描いた。

研究陣はこのように把握したシナプスの構造をメモリー半導体に付けてニューロモーフィック半導体をつくる方法を提示した。人の脳でニューロンが信号をやり取りする方式と似た半導体を作れば電力消費量を大きく減らすことができる。大容量データの処理も容易になる。理論的に最適な条件を実現すれば、ニューロモーフィック半導体は現在の半導体と比較してエネルギー消費量を多ければ１億分の１にまで減らすことができる。

韓国科学技術研究院（ＫＩＳＴ）のチャン・ジュンヨン江陵（カンヌン）分院長（元次世代半導体研究所長）は「２０２５年には一部の先進国やグローバル企業がニューロモーフィック半導体の商用化初期段階に入ることも可能」と述べた。チャン分院長はニューロモーフィック半導体が商用化すれば、自動車やスマート機器などの電力消費量が急激に減少する可能性があると期待した。