ΔΣ変調ビット列を用いた次世代ANN構成技術基盤の確立

• 研究課題/領域番号: 24K14883
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60040:計算機システム関連
• 研究機関: 上智大学
• 研究代表者: 林 等 上智大学, 理工学部, 教授 (70634963)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: ΔΣ変調 / ニューラルネットワーク

研究開始時の研究の概要

エッジAIでは、限られたリソースの下で高精度な推論を行う人工ニューラルネットワーク（ANN）が必要となる。本研究の目的は、ΔΣ変調に固有のノイズシェイピング特性を活用し、高効率・高精度推論が可能な次世代ANNを創出することにある。具体的には、以下の目標を掲げ、当該分野での先導性を確保する。
(1)入出力信号と重み係数にΔΣ変調ビット列を用い、積和演算、プーリング、活性化関数処理などが可能なニューロンを提案する。
(2)上記ニューロンを用いた1次元畳み込みANNを構成し、FPGA実装により有効性を検証する。
(3)小面積・非同期ΔΣ変調器を提案し、ANN内への大量導入を可能とする。