| Project/Area Number |
25H00451
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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Broad Section J
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
井上 公 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 上級主任研究員 (00356502)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 悠 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 研究員 (90843342)
矢嶋 赳彬 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (10644346)
飯塚 哲也 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (10552177)
堀田 育志 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (30418652)
藤原 寛太郎 東京大学, ニューロインテリジェンス国際研究機構, 准教授 (00557704)
田中 剛平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90444075)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2030-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥202,930,000 (Direct Cost: ¥156,100,000、Indirect Cost: ¥46,830,000)
Fiscal Year 2025: ¥46,020,000 (Direct Cost: ¥35,400,000、Indirect Cost: ¥10,620,000)
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| Keywords | スローエレクトロニクス / 人工ニューロン / ドリフト拡散 / リーク付き積分 / リザバー |
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| Outline of Research at the Start |
生活環境にある個人情報はネットに繋がずエッジで処理したいのですが多くは極端に長周期な時系列データです。高速デジタル計算機での機械学習はメモリー入出力だけでも膨大な電力消費を生じるのでエッジ処理ができません。本研究では、ドリフト拡散を用いた新奇物理素子や発振を用いたアナログCMOS素子を開発、リザバー型のアーキテクチャを先鋭化、さらにデータに内在する決定論性や周期性をアトラクタで顕在化する脳型アルゴリズムを実装します。生活環境の遅い時系列データをリアルタイムで学習・推論するという「スローエレクトロニクス」の探究でハードウエア限界の拡張に挑み、新しい学術分野を切り拓く挑戦に満ちた本格研究です。
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