時系列信号における時空間文脈学習・記憶ネットワークのハードウェア実装および応用

• 研究課題/領域番号: 25K21292
• 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: 帝京大学
• 研究代表者: 織間 健守 帝京大学, 先端総合研究機構, 助教 (80975665)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
• キーワード: 時空間文脈学習・記憶 / エッジAIハードウェア / スパイキングニューラルネットワーク / 海馬 / 蝸牛

研究開始時の研究の概要

大量の学習データを活用した汎用的なAIシステムではなく、個人のデータを学習した専用のAIシステムの構築を目標とする。そのためには、高効率な学習や情報秘匿性が求められる。そこで、本研究では、生物の脳にある海馬に注目した時空間文脈学習・記憶ネットワークのハードウェア実装を目的とする。実装されたハードウェアは、蝸牛に基づくフィルタと組み合わせることで、音声や生体信号における異常検知などの時系列信号処理へと応用する。