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自己学習をする生化学論理デバイス(バイオケミカルニューロン)のハードウエア化

研究課題

研究課題/領域番号 09224213
研究種目

重点領域研究

配分区分補助金
研究機関九州工業大学

研究代表者

岡本 正宏  九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (40211122)

研究分担者 夏目 季代久  九州工業大学, 情報工学部, 助手 (30231492)
山川 烈  九州工業大学, 情報工学部, 教授 (00005547)
研究期間 (年度) 1997
研究課題ステータス 完了 (1997年度)
配分額 *注記
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
1997年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
キーワードニューロ素子 / 論理デバイス / 短期記憶 / 時系列信号 / 類似性認識 / パターン認識 / 話者照合 / バイオミメティクス
研究概要

本研究の目的は代謝系に数多く存在する生化学論理デバイス(バイオケミカルニューロン)に着目し、その機能発現原理を模倣した新しいタイプの人工ニューロンのハードウエア化である。この素子は、多入力1出力で、"短期記憶を持ったしきい値論理機能"を有しており、この素子の構成要素となるネットワークを使って、複雑な時系列入力パターンを識別・分類することができる。この素子を基本構成要素とすると、要素間の結合様式を変えるだけで、A/D信号変換システムや、自己組織システムを構築することができる。構築した人工神経回路網を使って、様々な神経生理学的実験事象を追証できることから、この素子のハードウエア化は、より生体系に近いニューロシミュレータの開発につながる。具体的に得られた結果を以下にまとめる。
1)時系列アナログ信号のパターン分類用ネットワークの確立: 時々刻々入力される時系列信号を過去からの入力パターンの変化として捉えたり、瞬間の変化として捉えたりすることができる人工ニューラルネットワークをバイオケミカルニューロンを基本要素として構築した。またそれを拡張して、時系列信号の類似性認識システムを考案した。このシステムの有用性を検証した結果、テキスト依存型の話者照合に適用できることが明らかになった。
2)Spiceシミュレーションでの生化学論理デバイスの安定性評価: バイオケミカルニューロンのプロトタイプをすでにアナログ電子回路のボードレベルで試作しているが、ニューロンシナプス部の可塑性を取り入れたバイオケミカルニューロンを開発するため、CAEシステムを用いてSpiceシミュレーションを行った。

報告書

(1件)
  • 1997 実績報告書
  • 研究成果

    (1件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (1件)

  • [文献書誌] 田中康司: "Synaptic Historyを有する人工ニューラルネットワークを用いた時系列信号の類似性認識システム" 日本神経回路学会第8回全国大会講演論文集. 49-50 (1997)

    • 関連する報告書
      1997 実績報告書

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公開日: 1997-04-01   更新日: 2016-04-21  

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