| 研究課題/領域番号 |
20K21819
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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 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
森江 隆 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (20294530)
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| 研究分担者 |
田中 啓文 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (90373191)
立野 勝巳 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (00346868)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 人工知能ハードウェア / アナログメモリ素子 / 海馬 / 脳型ハードウェア / 銀ナノ粒子 / 海馬モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在の人工知能（AI）の機能を補完して，個人の経験や記憶をサポートする次世代の脳型AIを実現するために，海馬のモデル化・ハードウェア化（集積回路化）の基盤研究を推進する．高効率な脳型ハードウェアが実現できれば，家庭用・介護用サービスロボットなどに適用して，幅広い分野で人々の生活の質を向上させることが可能になる．脳型集積回路の開発にはアナログ記憶を実現する新たな素子が必要である．本研究では究極的な微細化・高効率化を可能とする銀ナノ粒子を用いたアナログメモリ素子の試作を目的とし，それに適した時間領域アナログ集積回路方式を開発する．
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| 研究成果の概要 |
現在の人工知能（AI）の機能を補完して，個人の経験や記憶をサポートする次世代の脳型AIを実現するために，ナノ構造メモリ素子の製造法を開発し，海馬機能のモデル化とそれを実装する集積回路を提案した．ナノ構造メモリ素子については，銀ナノ粒子を用いた新たなアナログメモリ素子を開発し，既存AIや脳型モデルに適用可能であることを示した．海馬機能については，イベントやオブジェクトと結合された場所細胞ネットワークの集積回路実装法を提案し，長期記憶を組み合わせた海馬モデルを提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年のAIの普及に伴い，それを実行するハードウェアには計算能力と演算効率の一層の向上が期待され，ディジタル回路中でアナログ的動作を利用する集積回路方式が盛んに研究されている．また，脳の仕組みをより模倣した次世代AIも期待されている．本研究は，既存のCMOS集積回路では達成できないナノメートルサイズの新規アナログメモリ素子の可能性を示すと共に，そのような素子を有効に利用する脳型演算モデルを提案している．これにより高効率で低消費電力動作を可能とする脳型AIハードウェアが実現できれば，家庭用・介護用サービスロボットなどに適用して，幅広い分野で人々の生活の質を向上させることが可能になる．
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