Construction of physical neural networks by conductive polymer wire for medical devices

• Project/Area Number: 25K15261
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: The University of Osaka
• Principal Investigator: 渡部 誠也 大阪大学, 大学院理学研究科, 助教 (20850035)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: ニューラルネットワーク / リザバーコンピューティング / 導電性高分子 / エッジデバイス

Outline of Research at the Start

PEDOTワイヤを用いた物理ニューラルネットワーク開発のため、R7年度は複数配線時の導電機構を分光学的・電気化学的手法により解明し、制御アルゴリズムを確立する。R8年度は3D配線基板を作製し、PEDOTワイヤネットワークのトポロジーと情報処理性能の関係を解析する。さらにMNIST画像分類や不整脈分類のタスクを通じて最適なネットワーク構造を探索する。R9年度は最適化した物理ニューラルネットワークを脈拍計測センサと統合し、不整脈を自律分類するデバイスを開発する。脈動ポンプを用いて評価を行い、最終的には実応用可能なリアルタイム分類・通信機能を備えた機器の実現を目指す。