| Project/Area Number |
23H05489
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Broad Section J
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
本村 真人 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (90574286)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安戸 僚汰 京都大学, 情報学研究科, 助教 (00846941)
安藤 洸太 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (20855324)
CHU ThiemVan 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (80838235)
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| Project Period (FY) |
2023-04-12 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥204,100,000 (Direct Cost: ¥157,000,000、Indirect Cost: ¥47,100,000)
Fiscal Year 2024: ¥41,990,000 (Direct Cost: ¥32,300,000、Indirect Cost: ¥9,690,000)
Fiscal Year 2023: ¥46,280,000 (Direct Cost: ¥35,600,000、Indirect Cost: ¥10,680,000)
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| Keywords | 深層ニューラルネット / アニーリング計算 / ハイパーディメンジョナルコンピューティング / 機械学習 / 離散最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
深層ニューラルネット(DNN)、超高次元コンピューティング(HDC)、アニーリング計算(ANC)の三者に共通する超高次元分散ベクトル(ハイパーベクトル: HV)表現を基軸として、分野融合型AIコンピューティング基盤の開拓を目指す。HV集合の並列・再構成型メモリ-プロセッサ統合エンジンを、DNN-HDC融合型の新たな機械学習技術、DNN-HDC-ANC統合アーキテクチャ、ANCの逆プロセスやHV集合の後段処理による説明可能AIへの取組み、それらを全体統合するアーキテクチャ基盤の創出等に取り組む。ソフトウェア－ハードウェア協創型研究により広範なAIドメインの革新的アーキテクチャ基盤技術を確立する。
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