Microsoft PowerPoint - （３）パネル_中屋フェロー_SP

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れれいなくら
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1 平成 27 年度 TSC Foresight セミナー ( 第 3 回 ) < 第 3 部パネルディスカッション > 人工知能ロボットと電子情報技術が織り成す新たな社会像 - コンピューティング技術 IoT 技術の進展による新たな産業革命ー国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構技術戦略研究センターフェロー 2015 年 11 月 12 日中屋雅夫

2 パネリストモデレータパネリスト : 人工知能 : 大槻正 (NEDO TSC 新領域融合ユニットユニット長 ) ロボット : 横井一仁 ( 国立研究開発法人産業技術総合研究所情報人間工学領域知能システム研究部門長 ) コンピュテーション : 安田哲二 ( 国立研究開発法人産業技術総合研究所エレクトロニクス製造領域ナノエレクトロニクス研究部門長 ) 半導体デバイス : 劉紫園 (NEDO TSC フェロー ) モデレータ : 中屋雅夫 (NEDO TSC フェロー ) 2

3 パネルの主旨人工知能ロボットは新たな産業革命を起こす汎用技術 (General Purpose Technology) である計算性能 / コストは 20 世紀初頭から現在に至るまで指数関数的向上を果たしてきた Electromechanical Relay Vacuum Tube Transistor Integrated Circuits 後半の 60 年は半導体技術の寄与によるしかし性能コストともに指数関数的に向上するには限界に近付いてきている新たな破壊的 (Disruptive) 技術の出現? 現状技術の進歩ペースが続けばコンピュータの計算能力は人間を超えると言われているこのような状況の中で人工知能ロボットはどのように進化するかまたそれを支える技術はどのように進化するか? などについて議論していただきたい 3

4 人工知能ロボットと電子情報技術人工知能ロボット超高性能小型低消費電力コンピュータ制御機能ニューラルネットワークなど計算記憶通信機能 (MPU, Memory, SoC など ) センサーアクチュエータ半導体集積回路新たなデバイス ( 例えば : 生体を模倣 ) 4

5 性能向上と経済性向上 Moore の法則 [1] チップ上の集積素子数の増大 : 微細化とチップ面積の拡大により実現 18か月で2 倍 3 年で4 倍 5 年で10 倍のペースが過去 50 年間継続 10 桁向上性能向上 Scaling 則 [2] : 微細化による高速化低消費電力化経済性向上 Scaling 則 [2] : 微細化による面積当たりの素子数増大ウエハ口径拡大によるウエハ当たりの素子数増大 [1] G. E. Moore, Cramming more components onto integrated circuits, Electronics, Volume 38, Number 8, April 19, 1965 G. E. Moore, Progress in Digital Electronics, IEDM Dig. Papers, pp (Dec. 1975). G. E. Moore, No Exponential Forever: But Forever Can Be Delayed! ISSCC Digest of Technical Paper 2003, Session 1.1 [2] R. H. Dennard, et. al., Design of Ion-Implanted MOSFET s with Very Small Physical Dimensions, IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 9, pp , October,

6 性能向上と経済性向上 :Intel MPU Clock Speed [MHz] 微細化による性能向上 ( 低消費電力高速 ) と経済性向上 ( 素子単価の低下小型化 ) が両立し発展が継続されている 1.E+04 1.E+03 1.E+02 1.E+01 1.E+00 1.E-01 Clock Speed of Intel Microprocessor クロック速度 : 年率約 30% の向上 x86 Pentium Pentium II Pentium II Xeon Pentium III Pentium III Xeon Pentium 4 Pentium D Core 2 Core i3,5,7 Price per Million Transistors [$/MTrs] 1.E+04 1.E+03 1.E+02 1.E+01 1.E+00 Transistor Price per MTrs Pentium Pentium Pro Pentium III トランジスタ価格 : 年率約 33% の低下 Pentium II Pentium 4 Core 2 Duo 1.E Source: Intel の公表データをもとに作成 6

7 コンピュータの性能向上経済性向上 1.E+11 1.E+10 1.E+09 1.E+08 1.E+07 1.E+06 1.E+05 1.E+04 1.E+03 1.E+02 UNIVAC を 1 としたとき価格性能比 ( 物価調整 ) PDP-8 Cray-1 Intel Pentium Pro PC ( 200 MHz ) IBM PC HP 9000/ Model 750 Intel Pentium 4 PC ( 3.0 GHz ) 性能コスト向上 1.56 倍 / 年 IBM S360/ 1.E+01 Model 50 1.E+00 UNIVAC I Source: パターソン & へネシーコンピュータの構成と設計別冊歴史展望日経 BP 社のデータをもとに作成 7

8 微細化に飽和感 NTRS, ITRSのロードマップに見る : 予測よりも微細化がすすむ : ほぼ予測どおり : 予測よりも微細化が遅れる 1000 MPU Printed Gate NTRS:National Technology Roadmap for Semiconductor ITRS:International Technology Roadmap for Semiconductor 微細化開発に飽和感 ITRS で, More Moore, More than Moore と言われた 2005 年より実際は予測より遅れ始めた MPU Printed Gate Length [nm] 年 2003 年の予測がアグレッシブ 2009 年の予測は 1997 年に回帰 Actual ITRS2013 ITRS 2011 ITRS 2009 ITRS 2007 ITRS 2005 ITRS 2003 ITRS 2001 ITRS 1999 NTRS 1997 NTRS 1994 Source: NTRS, ITRS のデータより作成 8

9 キラーアプリによる製品企業の発展キラーアプリの拡大とともに特定製品市場が拡大し次いで特定企業の売上高が拡大 Revenue [$B] 100 Revenue [$B] PC 向け Computation と Memory Shipments by Products PC 用 MPU と Chipset で拡大 : Intel Shipments by Companies PC 用 DRAM で拡大 : Samsung Source: WSTS 各社財務諸表のデータをもとに作成 Mobile Phone 向け Communication Smart Phone, Tablet 向け Communication Wireless SoC で拡大 : Qualcomm Logic Memory Micro Analog Optical Semi. Discrete Sensor & Actuator Intel Samsung Toshiba TI NEC Renesas Elec Renesas Tech Hitachi Mitsubishi Qualcomm STM 9

10 産業界は次のキラーアプリに期待次のキラーアプリは人工知能ロボット IoT 半導体デバイスから見て現状の微細化の限界センサアクチュエータなどの新たな製品群の拡大コンピュテーションから見て人工知能ロボットに適した計算機能記憶機能通信機能の構成汎用と専用人工知能ロボットから見て基盤技術 ( 半導体デバイスコンピュテーション ) の進展を見据えたモデル化製品開発 10

11 Questions Question 1. 半導体集積回路のコスト低下性能向上が現在のペースで進歩しそれによるコンピュータの計算能力記憶能力が現在のペースで進歩すると 2023 年には人間一人の脳に 2049 年には人類全体の脳に匹敵する計算能力記憶能力を $1,000 で実現できると述べている [1] 人工知能 ( 人間の脳の働き ) を実現するには計算能力記憶能力以外に必要な機能は? 人工知能を実現するために更にスマートな方法は? ロボットとして人間の代替機能を実現するには前記人工知能に加えどのような機能が必要か? Question 2. 半導体集積回路は各種限界 [2] を言われながらも物理限界まで近づいてきている半導体のコスト性能向上はどこまで指数関数的に進展するか? コンピュテーション技術による性能向上経済性向上はどのように進展するか? Question 3. 半導体の進歩が減速した時に次に起こる破壊的 (Disruptive) 技術として何に期待するか? デバイス技術の進歩に頼らずアルゴリズムアーキテクチャソフトウエアの研究による進化を期待する破壊的とは言えないかもしれないが例えば生体を模倣したような新たなデバイスに期待する [1] R. Kurzweil, The Law of Accelerating Returns, [2] J. D. Meindl, Low Power Microelectronics: Retrospect and Prospect, Proceedings of IEEE, Vol. 83 No. 4, April

12 どのシナリオになるか? 1 Kurzweil, Moravecの予想通り実現 2 時期は遅れるが半導体集積回路をベースで実現 3 破壊的イノベーションによる新たな技術で実現 2020 年代時期は時期は性能 / コスト ( 対数表示 ) 半導体集積回路をベースとしたコンピュータの計算能力破壊的イノベーションによる新技術人間の脳を超えるために必要な計算能力年 12

13 各種連携の重要性システム技術とデバイス技術の連携相互の将来性能を予測した研究開発技術開発ハード技術とソフト技術の連携汎用化とカスタム化ロングテールへの対応と低コスト化自然科学と社会人文科学の連携人工知能ロボットは産業社会に変革をもたらす汎用技術であり人類に及ぼす影響を技術社会両面からの考察が必要国際間連携人工知能ロボットの研究開発において諸外国から後れを取ることは国益を大きく毀損一方国内だけで閉じた世界を作れる時代ではなく競争と協調のバランスを取り連携を考えることが重要産学官の連携研究開発技術開発による産業競争力企業の競争力強化研究開発による学の基盤競争力強化 13

ムーアの法則に関するレポート

ムーアの法則に関するレポート情報理工学実験レポート実験テーマ名 : ムーアの法則に関する調査職員番号 4570 氏名蚊野浩提出日 2019 年 4 月 9 日要約大規模集積回路のトランジスタ数が 18 ヶ月で2 倍になるというムーアの法則を検証したその結果 Intel 社のマイクロプロセッサに関して 1971 年から 2016 年の平均で 26.4 ヶ月に2 倍というペースであったこのことからムーアの法則のペースが遅くなっていることがわかった