| 研究概要 |
ニューラルネットに人工知能および記憶ベース推論それぞれの長所を加味したニューラル人工知能システム(NAIS)を提案し、システム設計を行った。
NAISの実現そのものにはコネクションマシンのような超並列プロセッサを必要とするが、このような大規模なシステムの配線には通常のメタルインタコネクションは不適であり、光インタコネクションが最適であるという定性的な予想を、小規模であるが確認するための実験的シミュレーションが不可欠であった。
なお、我々のシステム設計では光インタコネクションの中でも、プロセッサ問のインタコネクションをメモリ結合で行うものに焦点を絞った。これは3次元空間の縦方向を光で結合するのに適しており、導波路を必要とせず、超並列プロセッサ向きであるという特色を持つ。
具体的には、超並列ニューラル人工知能モデルおよび光インタコネクションシステムのプロトタイプシミュレーションを行った。
1)超並列ニューラル人工知能モデルのシミュレータを製作した.
ニューラルネットモデルおよび記憶ベース推論モデル(ルールベース推論を含む),ならびに、この2つの調和をとる部分のソフトをインプリメントし、シミュレーションにより効果を確認した。
2)光インタコネクションシステムのシミュレーションを行った。
ニューラルネットモデルと記憶推論ベースモデルの結合のためのシミュレーションを行った。現状の光インタコネクションではまだ実現されていない部分もあるが,その特徴は確認できた。
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