Project/Area Number |
23K24913
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
|
Research Institution | Tohoku University |
Principal Investigator |
佐藤 茂雄 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (10282013)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
櫻庭 政夫 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (30271993)
山本 英明 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10552036)
|
Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
|
Keywords | エッジコンピューティング / スパイキングニューラルネットワーク / デジアナ混在CMOS回路 / リザバーコンピューティング |
Outline of Research at the Start |
本研究では、エッジ側での電力制限を満たすために脳型計算機ハードウェアの極限までの低電力化を目的として、生体を模倣したデジアナ混在スパイキングニューラルネットワークハードウェアの開発を行う。デバイスと回路を融合した革新的ハードウェアを構築し、時系列信号の認識等への応用によりその有効性を明らかにする。また、これまでに提案されている様々な脳型計算機アーキテクチャとの比較により、提案手法の優位性と問題点を検証する。特にアナログ回路のばらつきを脳型学習によって吸収しうるかという長年の学術的議論に決着をつけ、工学的に最も優れたアーキテクチャを提案する。
|