A study on pattern recognition for biological signals based on stochastic computing

Research Project

Project/Area Number	25K15902
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
Research Institution	Tokyo Denki University
Principal Investigator	塚原彰彦東京電機大学, 理工学部, 准教授 (40806030)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Keywords	確率的コンピューティング / 生体信号 / パターン認識
Outline of Research at the Start	筋電図や脳波などの生体信号は，ヒトの状態を情報として含んでおり，計測・解析することは有用である．人工知能や機械学習などを適用することで，動作認識などのパターン認識も行える．近年，IoTやウェアラブル化のために，装置の小型・低消費電力化が望まれており，多チャンネルで生体信号を計測し，小型で低消費電力に処理する回路技術が求められている．小型・低消費電力化に有効な計算手法として，1960年代に提案された確率的コンピューティングがある．そこで本研究は，生体信号のパターン認識を行う確率的コンピューティングに基づく回路を構成し，小型・低消費電力化の有効性を実験的に検証する．