教師あり学習導入による自己組織化マップの認識性能向上に関する研究

Research Project

Project/Area Number	25K15281
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	Kansai University
Principal Investigator	肥川宏臣関西大学, システム理工学部, 教授 (10244154)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	自己組織化マップ / 機械学習 / 画像認識 / アクセラレータ / FPGA
Outline of Research at the Start	自己組織化マップ（Self-Organizing Map: SOM）を用いた新しい画像認識アルゴリズムの開発と専用ハードウェアアクセラレータの開発を行う．SOMは教師なし学習により，画像などの認識への応用が可能である．しかし，深層学習アルゴリズムに比べ説明性は高いが，認識性能が劣る問題がある．本研究では，高い認識率を持つSOMを用いた認識アルゴリズムの開発と，実行速度を改善するために，認識アルゴリズムを直接実行するハードウェア：アクセラレータの開発を行う．アクセラレータの実装には，プログラム可能な論理素子であるField Programmable Gate Array (FPGA)を用いる．