| 研究課題/領域番号 |
16K00340
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
堀尾 喜彦 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60199544)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | 脳型コンピュータ / ブレインモルフィックコンピューティング / ニューラルネットワーク / 自己 / 身体性 / 非ノイマン型コンピュータ / 意識 / 高次元複雑ダイナミクス / ブレインモルフィックシステム / 意識・無意識 / スピントロニクス / リザバー計算 / ブレインモルフィック / アナログ集積回路 / ソフトコンピューティング / 集積回路 |
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| 研究成果の概要 |
現在のAIとは対極を成す、より脳に近い脳型AIの実現を目的とし、意識、自己、身体性、注意など、脳独自の情報処理様式を、デバイスのダイナミクスを直接的に使って創り出す、ブレインモルフィックコンピューティングの枠組みを提案した。特に、身体性を考慮した「参照自己」を提案した。参照自己には、自身の状態の頑強な表象（安定性・一貫性）と、未知の変化に対しての鋭敏な反応（鋭敏性・多様性）の2つの相反する機能が求められる。これらを同時に実現するためカオスニューラルネットワークリザバーを提案し、その機能を確認した。さらに、基本素子としてスピン軌道トルクデバイスによるニューロンとシナプスを提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は、身体性と自己を兼ね備えた新しい脳型コンピュータの実現、特に今後の超高齢化社会あるいはSociety 5.0の実装に不可欠な、使う人に常に寄り添い、その人のことを学習・理解して、その人独自に必要なサービスを、必要な時に、超小型・超低消費電力なデバイスにより提供してくれる、現在のAIとは原理的に全く異なる脳型AI、特に脳型Edge AIの実現に大きく貢献するものである。これと同時に、本研究の構成論的研究成果は、脳に特異的な情報処理様式、特に意識過程や自己の解明などに繋がると考えられる。
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