| 研究課題/領域番号 |
22K11954
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
新谷 道広 京都工芸繊維大学, 電気電子工学系, 准教授 (80748913)
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| 研究分担者 |
中島 康彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (00314170)
木村 睦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60368032)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / メムキャパシタ / 専用ハードウェア / 高信頼化 / 高集積化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
メムキャパシタを用いて実現するヒトの脳を模した脳型コンピュータはこれまでの計算基盤を刷新する最重要技術の1つとして期待を集めているが、製造不安定による信頼性課題により大規模化に重大な課題を抱えており、従来計算規模を超える目処は立っていない。本研究は、メムキャパシタ脳型コンピュータの高集積化に不可欠なシミュレーションによる材料が持つ物性の理解とそれを利用した高信頼化設計の技術基盤を形成するものである。脳型コンピュータの回路構成を模擬したシミュレーション環境を構築し、メムキャパシタSPICEモデル開発による故障等の非理想特性の解明と、シミュレーション結果を取り込んだ高信頼設計環境を確立する。
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| 研究実績の概要 |
本研究であ、メムキャパシタSPICEシミュレーションモデルを開発するとともに、そのシミュレーション結果を取り込んだ高信頼化設計環境を構築する。
今年度は、1) メムキャパシタのSPICEモデリング技術開発、2) 超次元コンピューティングによる推論アーキテクチャ開発に取り組んだ。1) について、ガウス過程を用いた機械学習ベースのSPICEモデリング技術を開発した。ガウス過程は、測定データのみに基づいたノンパラメトリックな手法であり、測定データさえ入手可能であれば、Verilog-Aに変換できる環境を構築した。まずはメモリスタに対して適用し、他で提案されたLSTMを用いた手法よりも、高速かつ高精度にモデル化できることを示した。現在、メムキャパシタについてモデル化を行っている。2)について、メムキャパシタを搭載する脳型アーキテクチャとして超次元コンピューティングを検討している。メムデバイスでの実装を踏まえ、信頼性の課題となる箇所を検討した。
さらには、本研究で得た機械学習の学習アルゴリズムに関する知見を活かして、集積回路の早期歩留まり予測手法の開発や、テストコスト削減手法を提案し、研究成果を挙げている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
モデリング環境を構築できたことで、実測データさせあれば任意のメムデバイス素子をモデル化できる。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は超次元コンピューティング回路へ実装した場合について、さらに検討を深める。
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