回路のダイナミクスに基づくグラフニューラルネットワークの拡張

• Project/Area Number: 25K07745
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 久門 尚史 京都大学, 工学研究科, 准教授 (80301240)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: グラフニューラルネットワーク / 電気回路 / ダイナミクス / 回路設計

Outline of Research at the Start

電気回路は情報やエネルギーを扱うハードウェアとして用いられるが、ネットワーク上に構成された膨大な数の素子に基づく電磁現象のダイナミクスを用いて、複雑な機能を実現する装置と見ることができる。このようなネットワークダイナミクスにおけるポートや相互結合などの構造をグラフニューラルネットワーク等の各層における境界や結合として取り入れることにより、物理現象を反映したニューラルネットワークの構築を試みる。