| Project/Area Number |
21K04179
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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 21060:Electron device and electronic equipment-related
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中村 和之 九州工業大学, マイクロ化総合技術センター, 教授 (60336097)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 連想メモリ / SRAM / LUTカスケード / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
申請者オリジナルの超低電力レシオレスSRAM技術と、メモリ連続駆動方式をベースとした「記憶駆動型」の全く新しい脳型ハードウエア：CMM-NN(Cascaded Memory Mapped Neural Network) のLSI実現を目指すものである。メモリの多段連続アクセスだけで、特定のシナプスと、その接続元・接続先となるニューロン情報を連続的に抽出・更新し、重み演算結果を得る。さらに僅かな論理回路の追加のみで、前方検索（推論）を単独メモリチップ内で実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
超低電力レシオレスSRAM技術と、メモリ連続駆動方式をベースとした「記憶駆動型」の全く新しい脳型ハードウエア：CMM-NN(Cascaded Memory Mapped NeuralNetwork) のLSI実現を目指すものである。
多段の汎用メモリと簡易な加算・判定回路のみを内蔵したメモリチップ内で、単純な多段連続的なメモリアクセスを繰り返すだけで、NNの推論処理を実現する。メモリの多段連続アクセスにより、特定のシナプスと、その接続元・接続先となるニューロン情報を連続的に抽出・更新し、重み演算結果を得る。さらに僅かな論理回路の追加のみで、前方検索（推論）を単独メモリチップ内で実現する。これまでに、pythonによるCMM-NNの動作シミュレータを開発し、メモリの連続アクセスのみで実際に文字認識を行わせるを確認し、基本機能を確認することに成功した。基本方式の検討に加えて、実現できれば、エッジ応用のための実用性の高い新しいNNのハードウエアエンジン（LSI）となる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍の影響等により、2022年度に計画していた、具体的な回路・レイアウト設計が未実施である
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、具体的な回路・レイアウト設計を実施し、基本性能の見積りと、その有用性・利点／弱点等を定量的に評価・確認する
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