自由エネルギー原理と脳の省エネルギー性に基づく神経回路モデルとその高効率集積回路

Research Project

Project/Area Number	24K20860
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 61040:Soft computing-related
Research Institution	Kagawa University
Principal Investigator	武田健太郎香川大学, 創造工学部, 助教 (10964174)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	神経回路モデル / 高効率集積回路
Outline of Research at the Start	現在の人工知能技術の主流となっている深層学習等において、その学習や学習後の推論に過剰な消費電力を必要とすることが問題とされている。ヒトの脳は現在の人工知能に比べてはるかに小さい消費エネルギーで動作することが知られている。そこで本研究では、電子回路実装に適したボトムアップアプローチによる神経回路モデルの設計に取り組み、人工知能の省電力化について検討する。また、脳の統一理論として知られている自由エネルギー原理の枠組みで説明が可能な学習則について検討する。