| 研究概要 |
本研究課題では脳に匹敵する高度な情報集約能力をもつ人工ニュ-ラルネットワ-クの開発を目指し、アナログMOS型ニュ-ロン群からなる小規模ニュ-ロ・シミュレ-タの基礎的な研究を進めている。
本年度における研究成果はつぎの通りである。
1.ニュ-ロ・シミュレ-タのハ-ドウエア開発:ニュ-ロ・シミュレ-タに高度な情報集約化機能を持たせるには、まず単一の人工ニュ-ロンにおいて可塑的な活動関数(応答特性)を実現することが重要である。そこで、アナログMOS回路からなるパルス信号伝送型の人工ニュ-ロンを基板上で構成し、このアナログMOS型ニュ-ロンに神経パルス列に相当するポアソンパルス列の入力を行い、その結果バイオニュ-ロンに近い活動関数を得た。また、アナログMOS型ニュ-ロンに組み込まれた学習回路の働きにより、入力パルス頻度に応じて活動関数の変更が可能であることを確かめた。現在、複数個のアナログMOS型ニュ-ロンを搭載したニュロ・シミュレ-タによるセンサ情報処理について検討を進めている。
2.ニュ-ロ・シミュレ-タのソフトウエア開発:ニュ-ロ・シミュレ-タにおける高度情報集約化機能の実現を促進するにはソフトウエアの面からの検討も必要である。そこで、アナログMOS型ニュ-ロンの数理モデルを主な構成要素とする3層ニュ-ラルネットワ-クをCADシステムで構成し、これを同質な情報間での統合や異質情報間での融合のための高度なマッピング・ツ-ルとして用いる検討を進めている。現在、ニュ-ラルネットワ-クの学習法の検証を終え、同次元情報であれば回転座標変換が可能であるとの結果を得ている。
次年度は[1],[2]の研究項目についてさらに推進するとともに、研究成果の取りまとめと公表を予定している。
|
