オーストラリアのモナシュ大学の研究者チームが、生物の脳のプロセスを模倣する計算システム構築に向けた大きな一歩となる、革新的なナノ流体チップを発表しました。このデバイスは、コインサイズの大きさでありながら、特別に設計された金属有機構造体（MOF）を利用し、微細なチャネルを通るイオンの流れを制御します。この制御メカニズムは、従来の電子トランジスタにおけるスイッチング機能と直接的に対応するものです。
この研究の核心的な成果は、2025年10月に学術誌『Science Advances』に掲載されました。それは、このチップがニューロンと同様に、以前の信号に関する情報を保持する「可塑性」という特性を示す点にあります。モナシュ膜イノベーションセンターの副所長であるフアンティン・ワン教授は、飽和状態におけるプロトンの非線形伝導性が観測されたことは、組み込みメモリと学習の可能性を秘めたイオノトロニクスシステムの開発に新たな展望を開くと指摘しています。また、モナシュ大学化学・生物工学科のジュン・ルー博士は、このデバイスが印加された電圧の変化を記憶する能力を持ち、短期記憶の特性を備えていることを明らかにしました。
このブレイクスルーは、純粋な固体ベースのソリューションから脱却し、データの処理に液体の動きを活用するシステムへの転換を意味します。人工知能（AI）の進化において、エネルギー効率と適応性が極めて重要となる中、このような開発はハードウェアの再考を促す触媒となります。脳の構造を模倣することを目指すニューロモルフィック・コンピューティングは、プロセッサとメモリが分離されている従来のフォン・ノイマン型アーキテクチャが抱える膨大なエネルギー消費を削減できる次世代の段階として期待されています。
ルー博士によると、このチップの独自性は、その階層的な構造にあります。これにより、プロトンと金属イオンの流れを、ナノ流体力学においてこれまで見られなかった方法で選択的に制御することが可能になりました。電子ではなくイオンの流れを利用するイオノトロニクスにおけるこのような進展は、人間の認知の柔軟性を反映し、入力される情報に適応できるシステムの実現を近づけます。この成功を実用化するためには、研究者たちは今後、スケールアップと統合に注力する必要があります。なお、モナシュ大学は、より広範な先端計算への投資の一環として、2025年6月には、高度なAI向けに6000万ドルを投じてスーパーコンピューターMAVERICを導入することを発表しており、今回の成果はこうした背景の中で達成されました。