XAI時代に向けた説明可能な機械学習用畳込み演算コンピューティングインメモリ

• 研究課題/領域番号: 24K14886
• 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: 福岡工業大学
• 研究代表者: 山内 寛行 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (70425239)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 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); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: Computing in Memory / 機械学習 / XAI

研究開始時の研究の概要

機械学習用積和演算結果をMemory-Cell内でComputing（CIMC)する現存の構造では演算オペラントWは記憶できるが、個々の部分積は原理的に記憶できずブラックボックス化している。そのために、わずかなデータ改ざんで誤判別するメカニズムを解析できない懸念があり対策を可能にする手段が新たに必要である。ブラックボックス化されている部分積をCell内に記憶して、本研究では「すべての部分積の変動を追跡し悪意のある誤判別メカニズムを解析可能にする。一方で、本質を損なわず新たなXAI時代に求められる追跡機能を実現する。どこでもAIに向けての説明可能な機械学習（XAI）用積和演算器を目指す。