研究概要 |
自律ロボットの脳機能実現のために,SOM2や適応型自己組織化マップをハードウェア化に適したアルゴリズムへと改良しFPGAを用いて実装することで,自己組織化脳型デバイスのプロトタイプを実現した.適応型自己組織化マップハードウェアは,自律ロボットの視覚処理へと応用し,マイコン比で約10,000倍の高速化を達成した.これらデバイスをソフトウェアから簡便に利用するために,ハードウェア/ソフトウェア複合体の技術を用いた自己組織化ニューラルネットワークのための動的再構成プラットフォームを開発した.
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