時系列信号における時空間文脈学習・記憶ネットワークのハードウェア実装および応用

• Project/Area Number: 25K21292
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Teikyo University
• Principal Investigator: 織間 健守 帝京大学, 先端総合研究機構, 助教 (80975665)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 時空間文脈学習・記憶 / エッジAIハードウェア / スパイキングニューラルネットワーク / 海馬 / 蝸牛

Outline of Research at the Start

大量の学習データを活用した汎用的なAIシステムではなく、個人のデータを学習した専用のAIシステムの構築を目標とする。そのためには、高効率な学習や情報秘匿性が求められる。そこで、本研究では、生物の脳にある海馬に注目した時空間文脈学習・記憶ネットワークのハードウェア実装を目的とする。実装されたハードウェアは、蝸牛に基づくフィルタと組み合わせることで、音声や生体信号における異常検知などの時系列信号処理へと応用する。