| Project/Area Number |
18K11223
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60040:Computer system-related
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| Research Institution | The University of Kitakyushu |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | センサノード / 機械学習ハードウェア / パーセプトロン回路 / ニューラルネットワーク / アナログ・デジタル混在回路 / 機械学習 / アナログ・パーセプトロン回路 / DACベース乗算器 / 低電力ニューラルネットワーク回路 / 低電力ニューラルネットネットワーク回路 / アナログ再構成システム / アナログ・パーセプトロン / 生体センシング |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this work, we focus on the perceptron, which is an essential function of neural network, and realize it by using a DAC-type multiplier that corresponds to the calculation of the weight sum for inputs, and a source-follower circuit that corresponds to the activation function ReLU. We demonstrate to reduce the hardware cost intended to be installed in a sensor node. Therefore, we design the circuit and layout of the multi-layer neutral network with the proposed perceptron circuit, and carried out chip fabrication and measurement evaluation by the CMOS 0.6um process. As a result, we are confirmed the fundamental function as a neutral network, and convinced the superiority in terms of area and power consumption compared to the conventional digitally mounted circuit using FPGA.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、ニュートラルネットワークのアナデジ混在の実装方法およびその優位性を示すことにより、現在主流のデジタル実装以外の選択肢を見出すことができた。また、提案回路を実際のチップ試作・測定により評価することにより、その方式の妥当性に実装面からの説得性を与えることができた。この研究をさらに発展させることにより、センサーノードの軽量化が進み、多数のセンサを必要とする、例えば、ブレイン・マシン・インターフェースへの応用も期待できる。
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