| 研究課題/領域番号 |
01460082
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
米津 宏雄 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (90191668)
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| 研究分担者 |
高野 泰 豊橋技術科学大学, 工学部, 助手 (00197120)
朴 康司 豊橋技術科学大学, 工学部, 助教授 (10124736)
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| キーワード | 神経回路網 / ニュ-ラルネットワ-ク / ニュ-ロン / シナプス結合 / 結合重み / アナログ重み / 光電子集積回路 / 光配線 |
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| 研究概要 |
神経演算回路網(ニュ-ラルネットワ-ク)のハ-ド化では、シナプス結合と配線をどのように簡素化するかが最大課題である。個別素子を用いてシナプス結合の基本回路と光配線について検討し、ニュ-ラルネットワ-クとしての基本動作を確認した。シナプス結合には、将来の大規模光電子集積回路を想定して、次の三つの条件を課した:(1)簡素な構造、(2)低電流動作、(3)電気配線数の大幅な低減。
1.結合重みがディジタル値(1,-1)で、外部からの電気信号で書き換え可能なシナプス結合の基本回路を構成した。相互結合型モデルを構成して、連想記憶の機能を確認した。実験結果はコンピュ-タによるシミュレ-ション結果と一致した。1シナプス結合当り10nA台の低電流で動作し、光配線の有効性が実証された。
2.本格的な学習回路の前段階として、結合重みがアナログ値で、外部からの電気信号で書き換え可能なシナプス結合の基本回路を構成した。この基本回路は各1個のホトダイオ-ドとMOSトランジスタ及び不揮発性メモリのEEPROMから成り、1シナプス結合当りnA台の低電流動作が確認された。不揮発性メモリデバイスを用いることにより、通常のLSIメモリと同程度の少ない電気配線数で相互結合型モデルを実現できることが明らかになった。また、IC技術的にも極めて簡単な構造になるため、現在基本回路のIC化進めている。
3.学習機能は上記2にコンピュ-タを外付けすれば実現できる。しかし、生体に似た可塑性シナプス結合を有する自己組織化回路を実現するためには、アルゴリズムに従ってフロ-ティングゲ-トに電子が注入・放出される新しい不揮発性メモリデバイスが必要である。
次年度は、この新しいメモリデバイスと、発光素子との一体化に重点を置いて研究を進める。
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