1992 Fiscal Year Annual Research Report
正解を与える可変シナプス集積化ニューロチップの試作研究
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03555069
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| Research Institution | TOHOKU UNIVERSITY |
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Principal Investigator |
沢田 康次 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80028133)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 康治 東北大学, 電気通信研究所, 助教授 (60125622)
室田 淳一 東北大学, 電気通信研究所, 助教授 (70182144)
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| Keywords | ニューロチップ / アナログメモリ / フローティングゲート / 可変シナプス / 集積回路 |
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| Research Abstract |
昨年度製作したプログラム可能な可変シナプスをもつニューロチップは、記憶デバイスとして4ビットのスタティック・ランダム・アクセスメモリー(SRAM)を使用していた。この回路はSRAMの高信頼性が利点であるが、占有面積が大きく、大規模な集積化に向かない。この点を改良し最適な可変シナプス用デバイスを開発し、それを集積化することにより、より高性能なニューロチップを製作することを目的としてフローティングゲートをもつ新しいアナログメモリーMOSデバイスを設計、製作し、その特性を測定した。フローティングゲートに電荷をトンネル接合を通して注入し、その蓄積量によりMOSの入出力特性を変化させるデバイスは、シナプス用のデバイスとして適しているが、注入量が定電圧駆動では一定とならず、ニューラルネットワークの学習に際し強い制限が加えられることになる。この点を改良するためにフローティングゲート部を2つの部分に分割することが提案されている。我々はこの2つの部分に分けたキャパシタを薄膜MOSにより結合し、電荷注入の線形性を改善すると同時に、動作の高速性を確保した。このデバイスをシミュレーションによる動作解析の後、シリコンプロセスと整合のとれた集積化製作工程を立案し、集積化用フォトリソマスクの設計、製作を行い、デバイス単体レベルの実際の製作を東北大学電気通信研究所超微細加工実験施設において実行した。これにより得られたデバイスはシミュレーションとよく一致する特性を示し、電荷注入量の非線形性が改善されるとともに動作速度もusecとなることが測定を通し確認された。その占有面積もSRAM使用の場合に比べて約1/10に縮小することが確認された。これらの結果は国際会議等で発表予定であり、今後このデバイスをシナプスとして使用したニューラルネットワークの集積化を行っていく予定である。
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[Publications] K.Nakajima,Y.Hayakawa,S.Sato,T.Nishimura,J.Murota,and Y.Sawada: "Correct Reaction Neural Network and Its Implementation" Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks,Seattle,U.S.A.II. A894- (1991)
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[Publications] 佐藤 茂雄,西村 聡彦,室田 淳一,中島 康治,沢田 康次: "A-Dコンバータを例とした非対称結合神経回路の構成とその集積化" 電子情報通信学会論文誌. J75-C-II. 103-111 (1992)
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[Publications] S.Sato,M.Yumine,T.Yama,J.Murota,K.Nakajima,and Y.Sawada: "LSI Implementation of Pulse-Output Neural Network with Programmable Synapse" Proceedings of International Joint Conference on Nearal Networks,Baltimore,U.S.A.I. 172-177 (1992)
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[Publications] K.Nakajima and Y.Hayakawa: "Correct Reaction Neural Network" Neural Networks.
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[Publications] S.Sato,M.Yumine,T.Yama,J.Murota,K.Nakajima,and Y.Sawada: "LSI Neural Chip of Pulse-Output Network with Programmable Synapse" JOURNAL OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS(招待論文・掲載予定).
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[Publications] Y.Kondo and Y.Sawada: "Functional Abilities of a Stochastic Logic Neural Network" IEEE Transactions on Neural Networks. 3. 434-443 (1992)
