| 研究課題/領域番号 |
18K04266
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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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| 審査区分 |
小区分21060:電子デバイスおよび電子機器関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
中村 和之 九州工業大学, マイクロ化総合技術センター, 教授 (60336097)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 連想メモリ / SRAM / 人工知能 / 推論 / LUTカスケード / TCAM / ニューラルネット / 脳型LSI / レシオレス |
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| 研究成果の概要 |
提案したNN-TCAM(Neural Network-TCAM)の基本アイデアの実証を行うために、機能設計と方式設計を行い、アーキ テクチャ的な動作を確認した。まずC言語によるNN-TCAMシミュ レータを開発し、基本方式を検証することに成功した。さらに、レシオレスTCAMチップを修正し、基本コア部分の回路設計を進めた。
その過程で、消費電力が大きな問題とり、メモリの多段アクセスをベースとした新たな構成の検討を行い、次の研究課題「21K04179；メモリカスケード構成による記憶駆動型人工知能LSIの実現に関する研究」を提案するに至った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
TCAM上にニューラルネットワークをエントリとして直接マッピングし、駆動演算する本提案は、学術的に全く独創的で、従来のデジタル方式とアナログ方式の中間に位置付けられ、エッジにおいて使用環境への適応化のための学習機能にも対応可能であり、高い産業的価値を持つ。
長年我が国の半導体設計技術の中核であったメモリ技術の延長にあり、第３の新たな脳型ハードウエアの実現候補として、新たなメモリの応用分野を切り開くものである。
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