アナログ回路の非線形特性を活用した脳型インメモリ計算の開拓

• 研究課題/領域番号: 25K00148
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 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: 千葉工業大学
• 研究代表者: 酒見 悠介 千葉工業大学, 数理工学研究センター, 上席研究員 (60811643)
• 研究分担者: 岡本 有司 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (40993051) ; 信川 創 千葉工業大学, 情報変革科学部, 教授 (70724558)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2027年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円); 2026年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円); 2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
• キーワード: インメモリ計算回路 / アナログ演算 / スパイキングニューラルネットワーク / 非理想的特性

研究開始時の研究の概要

インメモリ計算(IMC)回路は、アナログ回路で構成されており、深層学習を最も高い電力効率で計算できる次世代の人工知能(AI)ハードウェアとして注目されている。IMC回路の電力効率をさらに向上させるためには、回路の微細化が鍵を握っているが、微細化に伴う非線形特性や特性ばらつきなどの非理想的特性の影響によって、その設計は困難である。 一方、脳においては、ニューロンやシナプスといった構成単位が複雑な非線形特性を持ち、その特性を活用した情報処理が行われている。本研究では、この脳の仕組みに着目し、アナログ回路の非理想的特性、とくに非線形特性を積極的に活用した脳型IMC回路の確立を目指す。