網膜神経モデルに基づく省電力なスパイク画像処理機構の構築

Research Project

Project/Area Number	25K08174
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	Chukyo University
Principal Investigator	青森久中京大学, 工学部, 教授 (20453607)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	セルラーニューラルネットワーク / スパイク画像処理
Outline of Research at the Start	生物の網膜では、映像情報をスパイクという信号に変換するだけでなく、輪郭検出などの画像処理も実施されています。近年、省電力なAI基盤として生物の情報処理システムにヒントを得たスパイキングニューラルネットワークが注目されていますが、視覚情報処理モデルに則ったスパイクを利用する画像処理システムはまだ確立されていません。本研究では、シグマデルタ型セルラーニューラルネットワーク（SD-CeNN）を用いた省電力な画像処理手法の開発に取り組みます。提案手法により、網膜における情報処理を模倣した視覚情報のスパイク化や、スパイクを活用した画像処理への新たなアプローチが実現され、AI技術との融合が期待されます。