2005 Fiscal Year Annual Research Report
アクティブ人工ブレインの試作による情報処理システムの構成的研究
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14350175
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
中島 康治 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60125622)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 茂雄 東北大学, 電気通信研究所, 助教授 (10282013)
早川 吉弘 東北大学, 電気通信研究所, 助手 (20250847)
小野美 武 東北大学, 電気通信研究所, 助手 (70312676)
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| Keywords | Inverse Function / 負性抵抗 / 最適化問題 / カオス / アクティブ人工ブレイン / 集積回路 / 遅延 |
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| Research Abstract |
非同期更新に基づく離散時間の逆関数遅延モデルを開発し、最適化問題への適応を行い正解率100%と高速数値計算の高い性能を得、これに基づいて100都市を越える巡回セールスマン問題その他の大規模計算を実行中である。また連続時間の逆関数遅延モデルについては最適化問題の正解率100%の解探査性能のパラメータ依存性を解析し、「Inverse Function Delayedモデルによる組み合わせ最適化問題正解率のパラメータ依存性」と題して論文を投稿した。時系列情報の記憶に関しても逆関数遅延モデルを用いたネットワークの構成について解析し、これまで不可能であった連続時間モデルにおいて、離散時間モデルと同等の性能を達成可能であることを示した。これら関連論文を3件投稿中である。
ハードウェア化については実時間学習のためのニューラルネットワークを構成し、それを逆関数遅延モデルへ発展させるための設計を完了した。さらに逆関数遅延モデルのバースト発火への拡張とその応用について検討を行い、非常に高い性能を得るとともに、これについても集積回路の設計を完了し、チップの製作をファンドリーサービスへ依頼、現在その完成待ちの状態である。これらに関連して国際会議における発表を4件行った。今年度が最終年度であるが、現在進行中のもの、特にハードウェアの測定結果を早急にまとめて論文投稿の予定である。
これらによりNP完全問題を含む大規模な最適値問題が正解率100%で実用時間内に解が得られることが示されたとともに、ハードウェアによるチップ上での実証により実用化への十分な足がかりが得られたと考えている。これらの結果を今後さらに発展させることを検討中である。
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