自由エネルギー原理と脳の省エネルギー性に基づく神経回路モデルとその高効率集積回路

• 研究課題/領域番号: 24K20860
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 香川大学
• 研究代表者: 武田 健太郎 香川大学, 創造工学部, 助教 (10964174)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 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: 神経回路モデル / 高効率集積回路

研究開始時の研究の概要

現在の人工知能技術の主流となっている深層学習等において、その学習や学習後の推論に過剰な消費電力を必要とすることが問題とされている。ヒトの脳は現在の人工知能に比べてはるかに小さい消費エネルギーで動作することが知られている。そこで本研究では、電子回路実装に適したボトムアップアプローチによる神経回路モデルの設計に取り組み、人工知能の省電力化について検討する。また、脳の統一理論として知られている自由エネルギー原理の枠組みで説明が可能な学習則について検討する。