| Project/Area Number |
22K11954
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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 | Kyoto Institute of Technology |
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Principal Investigator |
新谷 道広 京都工芸繊維大学, 電気電子工学系, 准教授 (80748913)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 康彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (00314170)
木村 睦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60368032)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / メムキャパシタ / 専用ハードウェア / 高信頼化 / ガウス過程 / 高集積化 |
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| Outline of Research at the Start |
メムキャパシタを用いて実現するヒトの脳を模した脳型コンピュータはこれまでの計算基盤を刷新する最重要技術の1つとして期待を集めているが、製造不安定による信頼性課題により大規模化に重大な課題を抱えており、従来計算規模を超える目処は立っていない。本研究は、メムキャパシタ脳型コンピュータの高集積化に不可欠なシミュレーションによる材料が持つ物性の理解とそれを利用した高信頼化設計の技術基盤を形成するものである。脳型コンピュータの回路構成を模擬したシミュレーション環境を構築し、メムキャパシタSPICEモデル開発による故障等の非理想特性の解明と、シミュレーション結果を取り込んだ高信頼設計環境を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
メムキャパシタによる脳型コンピュータはこれまでの計算基盤を刷新する最重要技術の1つとして期待を集めているが、製造不安定に起因する信頼性課題により大規模化に重大な課題を抱えており、従来計算規模を超える目処は立っていない。今年度は、メムキャパシタの特性モデル化に取り組んだ。まずは、ネット上で公開されているメモリスタを題材に、機械学習の１種であるガウス過程を用いてモデル化を試みた。従来、メメモリスタを用いた機械学習によるモデル化はLSTMを用いた手法があったが、ガウス過程のスパース近似を用いることで、LSTMよりも2000倍以上高速にモデル化できることを示した。さらに、多値を取りうるメムキャパシタを開発し、上記メモリスタと同様にモデル化できることを示した。これを用いてホップフィールドネットワークをSPICEシミュレーション上に構築し、学習および推論を実行できることを示した。さらに、メムキャパシタのアプリケーション例として超次元コンピュータを検討している。まずは、FPGA上に実装可能な電力効率に優れたアクセラレータを開発した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
任意のメムデバイス素子をモデル化できる環境を立ち上げた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はさらに大規模なアプリケーション回路に対して検証を行う。
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