関数としてのゲインに注目すると、次の式が得られる。使用しているが、文字通りではなくかなり自由に使っている。依存しているNikuは言いました。名付けたのでしたよね。側面を表しているということを指摘していました。彼と彼のチームはX-AMPデバイスの豊かな遺産を残しました。rms応答の測定機能に埋め込まれています。ほかのアナログ・デバイセズ・チームもX-AMPの考え方を採用したよ。X-AMPデバイスなどだ。年の『プロダクト・オブ・ザ・イヤー』に選ばれた。実は、これらはすべてある種のアナログ乗算器コアを特殊にひねったものをベースにしていたんだ。Leifは冗談めかして言いました。「実際には、」彼は続けました。「一部の電圧制御VGAはX-AMPとは異なる考え方のトポロジを使用し、トランスリニア乗算器のルーツに戻っていた。ゲイン・セルを使っていて、複雑でしかも正確な回路によって増幅して『dB単位で直線的』となるゲイン整形を行っていたのだ。このコアは4つのトランジスタのトランスリニア乗算器だけ(あるいはそれよりちょっとましなもの)で構成されていた。Actablet画面の回路を指しました。図7はそれを再現したものです。一般に非常に異なっている。し、結果として直線的に増幅された電流モード出力になる。よって元の電圧モードに変換する。低減するために入力ぺアのショット・ノイズが低下することだ。』になるように考えられていることだ。2次(出力系)ゲイン制御電圧VLINに単純に比例している。『IVGA』と呼んだ、大きなダイナミック・レンジを信号入力端で処理できるように最適化されたVGAと、『OVGA』と呼んだ、幅広い可変出力振幅を提供するように最適化されたVGAとの組み合わせがうまく実現した。ゲイン範囲を入力の50dBゲイン範囲に連携させて使用すれば、115dBを上回る、前代未聞の連続的なゲイン範囲が単一電圧の制御で実現できた。果敢なTinkererはそこにとどまらなかった。高ゲインの設定ではゲインのロールオフがおこり、一般にこれはかなり当たり障りのないものだ。この問題は多くの競合他社製品ではかなり深刻で、規定の帯域幅を超える高周波数で実際のゲインが制御電圧にまったく依存しなくなったということさえあったんだ」Nikuは言いました。「そういえば、研究室の引き出しにいっぱいの古いサンプルで自分でいくつか測定していたときに、この現象がありました。そのときデータシートも確認しましたが、AD8330にはこのような問題はまったく生じないと書いてありました」NikuはActabletを使って以前の自分の研究を検索すると、図8を見つけました。「ほら、探していたのはまさにこれです。それで...左のパネルがHF応答を示しています。「やめたほうがいいよ」。右はAD8330の周波数応答です。すべてのサンプルがデータシートの仕様にぴったり合っていることに驚きました。それにしても、この部品が一般に普及するのにあんなに時間がかかったなんて不思議ですよね。これはきわめて小型のVGAと言ってもいいですね。多方面に使える優れた仕様とたいへん多彩な機能があり、非常にエレガントな設計を数多く潜ませています。ミカデーの並列プロセッサと相関器に使用されている単純な反復セルとは大違い...」Nikuはわざとミカデーをからかいました。ミカデーのほうは、将来役に立つことがあるかと、この情報の流れを遠くからずっと注視していました。Leifもこのアニマトリックスの顔の表情を見ることができません。その仕事とはまったく無関係なのですが、アナログ・デバイセズのソールナ・キャンパスのマイケル・ファラデー・ホールを訪れる人達が楽しめるように、このシステムはよく動作状態のままになっています。ニューロモルフがもし「ふくれっつら」できたら、このときまさにその表情をうまく描き出したかもしれません。Nikuをはっきり見ていますが、彼の顔の表情はいずれのリモートActabletのダウンリンク・データにも再現されることはありませんでした。最初のうちは、最も初歩的なパターン認識(たとえば、「これは顔か、それともホットドッグか」?)の課題だけしかできませんでした。Neuromorphics社のマシンはこれよりずっと感度が高く、最も微妙な顔のニュアンスを見分けることができます。ミカデーは、ときどきコーヒーカップ越しに垣間見える意味ありげな笑い方はまったく好きではありませんでした。私は忙しいのですが」とミカデーは不機嫌そうに彼らのイヤーレシーバに向かって言いました。「わかったよ、ミッチ。君が話の筋を何とか戻してくれたのだから、ここで言っておこう。君の乗算器は実のところそれほど月並みなものではないんだ。少なくとも、我々が議論してきた乗算器のどれともまったく違うんだよ。君たちの乗算器は電圧モードの状態変数では、ほんの数ミリボルトのフルスケール値を使用し、電流モード変数については、ほんの数ナノアンペアを使用しているだけだ。このようなローレベルの値が可能なのは、君のハイパーセッサが大規模な並列特性を備えていること、何マイルもの相互接続があり、またあり余るほどの冗長性による純然たる改良用のパワーが備わっているからこそだ。同時並行性と並列性に依存していることなど、人間のシステムをモデルにしている。理解されていないと思われるが、君の状態変数はその大きさにおいて生物のニューロンとほとんど同一なんだよ。Leifは、ニューロンの挙動のまったく素晴らしい側面に言及する必要性と、「乗算器」スレッド—すでにこれはかなり細くなっている—が完全に消滅するリスクを比較して躊躇したのです。いう重要な論題を取り上げなければならないということを考え、トランスリニアの概念を最初の原理から説明するために軽はずみな方向へ深入りすることを避けました。[23]と呼ばれているものがある。その重要な応用例は、ニューロンの細胞膜全体に拡散する電流フローの定量化だが、これはあらゆる生体システムで見られる主要な決定要素だ。この関係は通常、電子工学よりもむしろ化学の変数で表される。したがって、まずスケーリング次元の問題についてちょっと考えてみなければならなかったが、その研究の結果は満足できるものだった(図9)。塩化ナトリウムNaClの薄い水溶液の化学的性質を考えてみよう。ここで、正に帯電するNa+イオンはほぼトランジスタ・ベースの正孔と同じようなものとみなすことができ、さらに同じように電子が単独でイオン化されるNa-に対応するということを発見したんだ。これらは原子であってニューロンではないが、正孔と電子と同じように電荷のキャリアであり、濃度勾配に従って拡散する。ニューロンは、同じ極性だが異なるドーピング濃度を備えた2つの半導体層N1とN2の間の接合に似ています。化学におけるこの答えは、次のようになる。あるということに気が付いたんだ。それぞれニューロンの外側と内側のナトリウム・イオン濃度だ。昔のCMOSトランジスタのような漠然とした相互コンダクタンスではなくて、濃度勾配に従って直線的な最新のバイポーラ接合トランジスタみたいだ。それが電流密度、電流フローなんだ。素子として見ると、こういうことすべてが実に明瞭になるだろう。基礎をなす物理的な原則は同じだ。いずれも、拡散と移動性という同じようなプロセスが関係している。ともにフィックの式に従い、アインシュタインの関係式を実行している。半導体の専門家にはおなじみのものだね。ニューロンの挙動のこのような側面は、半導体デバイスの挙動にそっくりなので、この同じ関係性がミカデーのニューロモルフィック決定素子や、さらには君の最新のICの大部分においても繰り返し使用されているというのも驚くに値することではないね、Niku。