2019 Fiscal Year Annual Research Report
A Brain-Like Computer for Embedded Systems and Its Application to Home Robots
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17H01798
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
田向 権 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (90432955)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
末竹 規哲 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (80334051)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 脳型計算機 / FPGA / ディジタルハードウェア / 論理回路 / 深層学習 / Robot Operating System / RoboCup / ホームロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，ホームロボットへ応用可能な組込指向脳型計算機の実現を目指し，理論，回路，応用の3本の柱から構成される．
理論班：ニューロン間のデータのやり取りを1ビットの信号線で実現できるパルス結合位相振動子をレザバーコンピューティングへと応用した．これにより，リカレントニューラルネットワークのハードウェア実装において，その回路規模を大幅に削減できる可能性を見いだした．また，各種ハードウェア指向のニューラルネットワークを提案し，脳型計算機の組込み化に関する成果を得た．
回路班：上記，パルス結合位相振動子レザバーやEcho State Network，最適化器Pigeon-Inspired Optimization，階層構造を持つ自己組織化マップなどの専用アーキテクチャを開発し，書き換え可能半導体FPGAへと実装し，その性能を評価した．
応用班：大規模データセット半自動生成法を開発し，学習用画像に人間が正解を付与するフェーズを完全に除去，競技会等の現場でデータ収集から物体認識のための視覚系構築までを数時間で実現することを可能とした．Robot Operating SystemからFPGA内部へ簡便にアクセスできるROS-FPGAを応用して時間領域アナログ積和演算方式CMOSバイナリコネクトネットワーク専用チップをTOYOTA HSRロボットへ実装，人物追跡へと応用し，回路とシステムの分野で世界最大の国際会議ISCAS2019にてデモ発表した．この成果がBest Live Demonstration Awardを受賞し，極めて高い評価を得た．
本研究の成果をホームロボットへと集約，RoboCup Japan Open 2019において2部門で優勝，世界大会RoboCup @Home Domestic Standard Platform League 3位入賞を果たした．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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