2020 Fiscal Year Research-status Report
スパイク発振器ネットワークに基づく群知能回路の開発
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19K12163
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| Research Institution | Shonan Institute of Technology |
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Principal Investigator |
佐々木 智志 湘南工科大学, 工学部, 准教授 (00811415)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 秀洋 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (10386360)
神野 健哉 東京都市大学, 情報工学部, 教授 (50286762)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 群知能最適化 / 非線形最適化 / スパイク発振器 / 決定論的手法 / 群知能回路 / スパイキングニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度では、主として以下に関する研究を進めた。
(1) スパイク発振器の結合系のダイナミクスに基づく群知能最適化手法(Optimizer based on Spiking Neural Networks; OSNN)を提案した。従来研究では、2次元探索空間上での2つのスパイク発振器の結合系による同期的・非同期的な探索が可能であることを示したが、その探索性能は低く、その発振器数も2つに限定されていた。本研究では、探索性能の向上のために、スパイク発振器同士のネットワーク化手法を提案した。提案手法では、N次元探索空間における各次元を探索するスパイク発振器同士をネットワークで結合させ、ある発振器がスパイクした時に近傍にある発振器をスパイクさせる仕組みを持つ。ネットワーク化手法として、全結合、リング結合を提案し、ネットワークの形状に応じて同期的・非同期的なダイナミクスをとることを確認した。また、その探索性能も標準的な粒子群最適化法よりも高いことを明らかにしている。
(2) 1次元の非線形写像に基づく決定論的な群知能最適化手法のダイナミクスの解析を実施した。提案手法では、各探索個体が探索空間上の勾配に沿って解探索を行うことができるため、単峰性の最適化問題に対して有効な手法である。本研究では、提案手法の局所探索性能に関わるパラメータについて解析を行い、解への収束速度が向上するパラメータ条件について明らかにした。さらに、提案手法では、1次元の非線形写像の導入により局所的探索性能の向上を実現していることと、解空間の目的関数の勾配情報を必要とせずに、勾配に沿って探索できることを数値実験により明らかにした。
今後は、(1)の研究におけるスパイク発振器の結合系に基づく群知能最適化手法のパラメータによる探索軌道・探索性能の解析を行うとともに、群知能回路の設計と実装を行っていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2019年度の研究では、決定論的な群知能最適化手法のモデルを実現し、スパイク発振器の結合系に基づく群知能最適化手法の基本的なモデルも実現した。2020年度では、スパイク発振器同士をネットワーク化した群知能最適化手法(OSNN)に関する研究を行い、スパイク発振器数を増加させること、探索空間の次元数を2次元以上にしたときでも高精度な解を探索できるアルゴリズムを提案した。OSNNにおける探索個体は、簡素な構造のスパイク発振器から構成されることから、乱数生成器は不要であり、その系も区分線形で表される。さらに、非線形写像に基づく決定論的な群知能最適化手法の解析を行い、その局所探索性能のパラメータ条件を明らかにした。これらの成果を合わせることで、OSNNの探索ダイナミクスの解析や高精度な解を得られるパラメータ条件を明らかにすることや、OSNNのディジタル回路実装ができる状況にある。したがって、スパイク発振器の結合系に基づく群知能最適化手法のアルゴリズムの開発は、順調に進んでいる。2021年度では、OSNNのディジタル回路実装を行い、その評価を行って、本研究をまとめていく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度の研究では、まずスパイク発振器の結合系に基づく群知能最適化手法(OSNN)を構成するスパイク発振器の更新則について検討する。スパイク発信器の内部状態の更新則はネットワーク化したときの探索ダイナミクスと性能に影響する。検討に基づきOSNNを改良し、その探索性能の評価を様々なベンチマーク問題を用いて行う。次にOSNNの探索ダイナミクスや高精度な解を得られるパラメータ条件を解析により明らかにする。また、ネットワーク化によるスパイク発振器のパルス列を解析し、ネットワークの形状がOSNNの探索性能に与える影響を明らかにする。さらに、OSNNのディジタル回路実装も進めていく。OSNNの基本的なアルゴリズムは完成に近づいており、その探索性能も明らかになってきている。今後は、FPGAボード上にOSNNのアルゴリズムを実装し、動作検証や回路規模の評価、およびベンチマーク問題に対する性能評価を行い、有効性を明らかにする。これらを本研究課題の成果としてまとめていく予定である。
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| Causes of Carryover |
2020年度では、コロナウィルスの流行に伴い、出席予定であった国際会議が全てバーチャルカンファレンスとなってしまったため、旅費を使用することができなかった。これによって生じた旅費の未使用額を次年度へ使用額として計上した。スパイク発振器の結合系に基づく群知能最適化手法の基本的なモデルの完成に時間がかかり、提案手法のディジタル回路の検討が遅れてしまったことからディジタル回路開発のためのソフトウェアの選定が遅れている。これによって生じた物品費の未使用額を次年度への使用額として計上した。
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Research Products
(22 results)
