| 研究課題/領域番号 |
20H02194
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
田中 陽一郎 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60801123)
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| 研究分担者 |
山本 英明 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10552036)
グリーブス サイモン・ジョン 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (60375152)
平野 愛弓 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80339241)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | コンピュテーショナル・ストレージ / 神経構造 / 可視化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、全脳規模で神経構造・ダイナミック伝達機能の３次元可視化解析を可能とする革新的なエッジ型コンピュテーショナル・ストレージプラットフォームの開発を目指す研究である。脳神経構造可視化解析では、HPCに巨大データを転送する遅延時間が致命的律速になり迅速な解析ができない。これを解決するために、データ創出源でデータ記録を担う大容量ストレージ内部において高度なデータ解析を可能とする革新的なエッジ型コンピュテーショナル・ストレージ概念のデータ解析プラットフォームを開発する。本研究では、電子・情報工学と神経科学の領域融合アプローチによって目標の達成を目指すものである。
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| 研究実績の概要 |
全脳規模神経構造の3次元可視化解析を可能とするため6基のコンピュートノードと12基のストレージノードを一体化したコンピュテーショナル・ストレージ解析テストベッドを完成させた。大容量垂直HDDクラスタ（合計2004TB）と高速SSDクラスタ（合計227TB）による総容量2.23PBストレージに6-GPUs/25-CPUs（合計336コア）及びメモリ領域1408GBの強力なコンピュテーション 機能と分散オブジェクトストレージCephファイルシステムを実装した構成である。脳神経構造3次元可視化ツールとラット大脳皮質神経画像システムを適用して、可視化解析処理に関する大規模データ伝送とデータアクセスの性能向上を検証した。
磁気記録装置の高速化、高密度化を目指し、熱アシスト磁気記録（HAMR）の記録層媒体の特性を最適化する研究を行なった。ストレージデバイスの研究開発ではスピントルク発振素子（STO）の磁気的なカップリングによる発振周波数の同期現象を用いたニューロモルフィック記録構造の検討を本格化した。STO列の２次元配置による素子列データ伝送が可能であること、STO素子形状の制御により選択的なデータ伝送が出来ることをマイクロマグネティクスシミュレーションで検証し高速不揮発性磁性ストレージの可能性を確認した。
神経構造・ダイナミック伝達機能の3次元可視化解析プラットフォームの開発では、昨年度までに構築したデータアクイジションシステムと蛍光Caイメージングの実験系を活用し、培養神経回路の刺激応答特性の解析、リザバーコンピューティング特性の解析、炎症性サイトカインによる活動変調効果の解析などに関する研究を進め、原著論文などとして発表した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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