| 研究課題/領域番号 |
23K16958
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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61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
守谷 哲 東北大学, 電気通信研究所, 特任助教 (10898117)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | スパイキングニューラルネットワーク / アナログ回路 / 不揮発性メモリ / エッジコンピューティング / リザバー計算 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、神経回路の動作を模倣した脳型計算機において課題となっている消費電力と回路面積の増大の問題を解決するため、外部からの給電が無くとも記憶内容を維持できる不揮発性メモリデバイスのスパイキングニューラルネットワークへの応用、および不揮発性メモリデバイスの特性を考慮した適切な学習機構を構築することで、エッジデバイスに必須である低消費電力性・省面積性を兼ね備えたハードウェア実装技術を確立する。
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