| 研究課題/領域番号 |
19K22877
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
赤井 恵 大阪大学, 理学研究科, 教授 (50437373)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2020年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2019年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | カーボンナノチューブ / ポリ酸分子 / ニューラルネットワーク / リザバー計算 / ランダムネットワーク / ニューロモルフィック / ポリ酸 / リザーバ計算 / ナノマテリアル / ダイナミクス / 多端子計測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
リカレントニューラルネットワークの情報処理手法の一つである ”レザバー計算”は、フィジカルに再構築する際の制限が他のニューラルネットワークに比べると圧倒的に少なく、環境の変化に適応的でノイズに対して頑健な学習・情報処理を実装できる等の特徴を持っている。本研究では、カーボンナノチューブ(CNT)とポリオキソメタレート(POM)分子というナノ材料を用いてPOM/CNTネットワークを実際に作製し、ネットワークの信号の入出力応答を計測する。さらに”レザバー”としての機能を最大限に引き出すように、ネットワーク構造を最適化し、高度な能力を持つナノ材料フィジカルレザバーを実現する。
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| 研究成果の概要 |
ポリオキソメタレート（POM）分子とカーボンナノチューブ（CNT）のランダムで非常に高密度のネットワークニューロモルフィック素子を開発した。 この素子は、信号応答のダイナミクスとネットワークの複雑さを利用するリザーバー計算(RC）の基本的な機能を備えていることが期待されていた。 本研究では、CNT/POMランダムネットワークから収集された複数の信号を使用してRCを実行することに成功した。 信号は、ネットワークの複雑さに起因する幅広い多様性を伴う非線形応答を示し、 RCのパフォーマンスは、波形再構成、非線形自己回帰モデル、メモリ容量などのさまざまなタスクについて評価された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソフトとしてもハードとしても、次世代の技術として、”脳”の持つ機能を応用につなげようという機運が大きく高まっています。脳の構造を模したニューラルネットワーク人工知能(AI)の構造を素子や物質で作り、より身近でその情報処理を行おうとするエッジコンピューティング技術の開発が重要視されています。ナノマテリアルで構成される物理的な貯留層は、ますます重要になるエッジAIのために、低コスト、低消費電力、および高度に統合されたハードウェアデバイスを備えたコンピューティングシステムになる可能性があります。
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