| 研究課題/領域番号 |
20K14795
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 久留米工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
原田 裕二郎 久留米工業高等専門学校, 電気電子工学科, 助教 (80849282)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 連想メモリ / ユークリッド距離 / 集積回路 / ニューロンMOSFET / ニューロンMOS / CAM / 類似検索 / 一致検索 / ニューロンCMOS / パターン認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在、大量のデータを高速に処理することの必要性が高まっている。そこで、従来のメモリの機能に加え、膨大なデータの中から入力したデータに完全に一致したデータだけでなく、最も類似したデータを高速に検索することができる連想メモリが注目されている。本研究では、脳の神経細胞と似た性質を持つニューロンMOSFETを用いることで、簡単な回路構成かつ人間の脳と同じように並列かつ高速な検索動作が可能な最小ユークリッド距離検索連想メモリの開発を行う。また、本研究では、提案する回路の集積化を行い、試作チップを用いた実験により、その性能の評価・検討を行う。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、最小ユークリッド距離検索連想メモリを構成するために、２つのデータ間のユークリッド距離を検出するユークリッド距離検出回路を提案した。次に、複数のデータの中から最もユークリッド距離が小さいデータを検索する最小ユークリッド距離検索回路を提案した。また、これらの回路を連想メモリに組み込むことで、ユークリッド距離を指標に最も類似するデータを検索する最小ユークリッド距離検索連想メモリの設計・開発を行った。さらに、シミュレーションを行い、提案回路によって所期の動作が得られることを確認した。本研究で実現した最小ユークリッド距離検索連想メモリは、回路構成が簡単であり、完全並列に検索動作を行う。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、AIやIoTの技術は加速度的に進歩している。そこで、収集した膨大なデータをリアルタイムで処理するストリームデータ処理の必要性が高まってきている。本研究では、ソフトウェアではなくハードウェアからのアプローチとして、大量のデータから入力データに最も類似するデータ並列かつ高速に検索する最小ユークリッド距離検索連想メモリを提案した。提案する連想メモリが実用化することで、膨大なデータをリアルタイムで解析し、その結果をフィードバックすることで価値を生み出すSociety 5.0の実現に貢献できると考えている。
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