2022 Fiscal Year Comments on the Screening Results

超低電力機械学習に向けた確率的超伝導ニューラルネットワークの創出

Research Project

Project/Area Number	22H00220
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
Research Institution	Kobe University (2025) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2022-2024)
Principal Investigator	竹内尚輝神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (00746472)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	吉川信行横浜国立大学, 先端科学高等研究院, 教授 (70202398) 陳オリビア九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (70837856)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2027-03-31
Summary of the Research Project	超伝導ロジックによる超低電力ニューロン回路、不揮発性超伝導メモリ、超伝導クロスバースイッチおよび確率的演算手法の融合により、超伝導回路のエネルギー効率を最大限に引き出す確率的超伝導ニューラルネットワークを創出する。ペタOPS/W（1W当たり1千兆回演算）級の極めて高いエネルギー効率が得られることを示し、機械学習とエネルギーの本質的関係の解明を目指す。
Scientific Significance and Expected Research Achievements	超伝導集積回路技術に基づいた専用アーキテクチャ及び演算手法を融合することで、極めてエネルギー効率の高い確率的超伝導ニューラルネットワークを創出するものであり、高い独創性を有する。また、超伝導による低消費電力性を活かしつつ、断熱スイッチによる確率的演算手法を導入することで、従来のノイマン型とは本質的に異なるアーキテクチャの実現が期待できることから、学術面での波及効果も多大である。