| 研究領域 | 脳情報動態を規定する多領野連関と並列処理 |
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| 研究課題/領域番号 |
17H06315
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
高橋 恒一 国立研究開発法人理化学研究所, 生命機能科学研究センター, チームリーダー (20514508)
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| 研究分担者 |
山川 宏 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (00417495)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2022-03-31
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| キーワード | 脳型人工知能 / 全脳アーキテクチャ / 並列計算 / 高性能計算 |
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| 研究成果の概要 |
脳の領野間結合様式に注目し、脳の時空間的に階層的な情報動態にヒントを得た非同期並列の情報処理アーキテクチャを提案、実装、実証することを目的に研究を行った。脳型の参照アーキテクチャに関しては、新皮質を対象とした(1) 新皮質マスターアルゴリズムフレームワーク（MAF）の定義を試みた。また、脳領野間の結合アーキテクチャを参照しながら脳型AIの開発を行うための（２）脳型AI開発方法論と脳型参照アーキテクチャの整備を行った。また、脳型非同期並列計算の実行基盤を整備するために、(3) 脳型計算基盤ソフトウエアBriCAの開発を行い、この実証に向けて（４）脳型非同期並列計算モデルの検討を行った。
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| 自由記述の分野 |
人工知能、計算システム生物学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
脳情報動態の時空間的階層性は現代の計算アーキテクチャのプロセッサ、メモリ、ネットワーク階層における局所性との共通点も多く、分散並列アーキテクチャの観点から脳に学べる点は多い。本研究は将来的にはエネルギー効率が飛躍的に高い情報処理技術やIoTなどの情報通信ネットワークの効率化、高信頼性などに結びつく可能性がある。
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