Nanostructure memory devices and circuits toward VLSI implementation of hippocampus functions for next-generation artificial intelligence

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21819
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Kyushu Institute of Technology
• Principal Investigator: Morie Takashi 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 啓文 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90373191) ; 立野 勝巳 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00346868)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2022-03-31
• Keywords: 人工知能ハードウェア / アナログメモリ素子 / 海馬

Outline of Final Research Achievements

To complete the functions of current artificial intelligence (AI) and to realize next-generation brain-like AI for supporting personal experience and memory, fabrication technology of nanostructure memory devices was developed, and modeling and VLSI implementation of hippocampus functions were developed. We developed a new analog memory device using silver nano particles, and showed that it can be applied to current AI and brain-like models. As for hippocampus functions, we proposed VLSI implementation of place cell networks combined with events and/or objects, and also proposed a hippocampus model related with long-term memory.

Free Research Field

脳型集積システム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年のAIの普及に伴い，それを実行するハードウェアには計算能力と演算効率の一層の向上が期待され，ディジタル回路中でアナログ的動作を利用する集積回路方式が盛んに研究されている．また，脳の仕組みをより模倣した次世代AIも期待されている．本研究は，既存のCMOS集積回路では達成できないナノメートルサイズの新規アナログメモリ素子の可能性を示すと共に，そのような素子を有効に利用する脳型演算モデルを提案している．これにより高効率で低消費電力動作を可能とする脳型AIハードウェアが実現できれば，家庭用・介護用サービスロボットなどに適用して，幅広い分野で人々の生活の質を向上させることが可能になる．