| 研究課題/領域番号 |
15H01706
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
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| 研究分担者 |
高橋 庸夫 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (90374610)
寒川 誠二 東北大学, 流体科学研究所, 教授 (30323108)
遠藤 和彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 研究グループ長 (60392594)
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| 研究協力者 |
田向 権
大野 武雄
久保田 智広
東原 敬
安藤 秀幸
富崎 和正
加藤 孝史
王 権
谷村 大志
山口 正登志
原田 將敬
岩元 剛毅
山下 健弥
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
43,420千円 (直接経費: 33,400千円、間接経費: 10,020千円)
2018年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
2017年度: 11,050千円 (直接経費: 8,500千円、間接経費: 2,550千円)
2016年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
2015年度: 12,220千円 (直接経費: 9,400千円、間接経費: 2,820千円)
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| キーワード | ソフトコンピューティング / ニューラルネットワーク / 脳型人工知能ハードウェア / 抵抗変化型メモリ素子 / ナノ構造 / 集積回路 |
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| 研究成果の概要 |
脳型知能処理を実行する高集積かつ高電力効率ハードウェアの実現のために，時間領域アナログ集積回路方式を考案し，最先端デジタル方式の10倍大きなサイズの製造技術を用いて，30倍高効率（低消費エネルギー）な集積回路(LSI)を開発した．最新技術を用いれば100倍以上の高効率性を実現できる見通しを得た．この集積回路に必要とされるメモリ素子について，アナログ記憶および高抵抗を実現する抵抗変化型メモリ素子作製技術を開発するとともに，安定アナログ動作のためにMOSFETと結合した多並列構造を考案して機能を実証した．さらに，脳型処理に必要とされるノイズを生成するナノ構造を試作し，その有効性を評価した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会に普及が進んでいる人工知能（AI）をさらに高度化し，人の脳の機能に近づけるために，脳型処理モデルとそのハードウェア化の研究が必要である．本研究では，現在のデジタル計算機主体のAIに対して飛躍的に高効率化できる新しい集積回路方式を提案し，それに必要なデバイス，特にアナログメモリ素子とノイズ発生素子についての基盤技術を開発した．この技術を発展させることで，人々に寄り添うAIの開発が進展することが期待できる．
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