| 研究課題/領域番号 |
18K11223
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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60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 北九州市立大学 |
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研究代表者 |
中武 繁寿 北九州市立大学, 国際環境工学部, 教授 (10282831)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | センサノード / 機械学習ハードウェア / パーセプトロン回路 / ニューラルネットワーク / アナログ・デジタル混在回路 / 機械学習 / アナログ・パーセプトロン回路 / DACベース乗算器 / 低電力ニューラルネットワーク回路 / 低電力ニューラルネットネットワーク回路 / アナログ再構成システム / アナログ・パーセプトロン / 生体センシング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ニューラルネットワークの不可欠な機能であるパーセプトロンに焦点を当て、入力に対する重み和の演算に相当するDAC型乗算器、および活性化関数ReLUに相当するソースフォロア回路を用いて実現し、センサノードに搭載を目的としたハードウェアの軽量化を図る。そのため、提案パーセプトロン回路を伴う多層化ニュートラルネットワークの回路・レイアウト設計を行い、CMOS0.6umプロセスによるチップ試作、測定評価を実施した。その結果、ニュートラルネットワークとしての基本的な動作の確認ができ、さらにFPGAによる従来のデジタル実装の回路と比較し、面積、消費電力の尺度で優位性を示すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、ニュートラルネットワークのアナデジ混在の実装方法およびその優位性を示すことにより、現在主流のデジタル実装以外の選択肢を見出すことができた。また、提案回路を実際のチップ試作・測定により評価することにより、その方式の妥当性に実装面からの説得性を与えることができた。この研究をさらに発展させることにより、センサーノードの軽量化が進み、多数のセンサを必要とする、例えば、ブレイン・マシン・インターフェースへの応用も期待できる。
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