| 研究課題/領域番号 |
17K06405
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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 |
電子デバイス・電子機器
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| 研究機関 | 徳島文理大学 |
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研究代表者 |
河合 浩行 徳島文理大学, 理工学部, 教授 (20643159)
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| 研究分担者 |
有本 和民 岡山県立大学, 情報工学部, 教授 (10501223)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / ノーマリーオフコンピューティング / 学習 / ノーまりオフコンピューティング / エッジコンピューティング / 電子デバイス・機器 / 機械学習 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
情報を抵抗値として保持する記憶素子を用いた組込み用低電力ニューラルネットワークのハードウエアプラットフォーム基盤技術の確立に向けた技術について検討した。本研究では、不揮発素子を用いたニューラルネットワーク・アーキテクチャ及びそれに適した学習手法と低電力化手法を提案した。また、提案技術を評価環境上に疑似的に構築し、アプリケーションに適用して提案技術の効果を検証した結果、全結合ニューラルネットワーク部ノードのうち53％を削減でき、同じく重み個数のうち65.1%に当たる個数を0値化できた。本結果より、提案技術が組込み用ニューラルネットワークの小型化・低電力化に有用であることを確認できた。
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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、身近な製品システムに搭載可能な小型・低電力なニューラルネットワークを実装可能とする基盤技術である。今回提案した技術を用いることで、消費電力およびコストへの要求が厳しい製品システムにも、ニューラルネットワークを実装可能としうるものである。これにより、センサ情報を用いてユーザーの使用状況を学びとり、個々のユーザーに適した機能を提供しうる製品システムの開発に寄与することが期待できる。
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