| 研究課題/領域番号 |
25K15902
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
塚原 彰彦 東京電機大学, 理工学部, 准教授 (40806030)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 確率的コンピューティング / 生体信号 / パターン認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
筋電図や脳波などの生体信号は，ヒトの状態を情報として含んでおり，計測・解析することは有用である．人工知能や機械学習などを適用することで，動作認識などのパターン認識も行える．近年，IoTやウェアラブル化のために，装置の小型・低消費電力化が望まれており，多チャンネルで生体信号を計測し，小型で低消費電力に処理する回路技術が求められている．小型・低消費電力化に有効な計算手法として，1960年代に提案された確率的コンピューティングがある．そこで本研究は，生体信号のパターン認識を行う確率的コンピューティングに基づく回路を構成し，小型・低消費電力化の有効性を実験的に検証する．
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