| 研究概要 |
本研究は,脳の神経回路網の情報処理原理,特に,記憶・学習などについての解明を目的としており,電子回路によってハードウェアカオスニューラルネットワークを構築し,脳の情報処理解明へ向けアプローチするものである。本年度は,以下のテーマについて検討を行った。(1):細胞体,軸索モデルの開発,(2):シナプス,樹状突起モデルの開発,(3):ニューラルネットワーク
その結果,
(1)-1 パルス形ハードウェアニューロンモデルのIC化をVDECを通して行い,素子内および異なるチップ間の各モデルにおいて実用範囲内のばらつきで動作することを確認した。
(1)-2 聴覚系で見られる発火現象を再現できる汎用形のニューロンモデルを提案した(雑誌論文2番目)。
(1)-3 パルス形ハードウェアニューロンモデルをもとに,軸索モデルを提案した(図書1番目)。
(2)CMOSで構成可能なシナプスモデルや逆伝搬特性を有する樹状突起モデルの開発を行い,国際会議等で発表した。また,樹状突起モデルについては論文投稿中である。
(3)ニューラルネットワークに適したモデルとして数理モデルの検討を行い,バーストやカオス発火現象が得られる新たな数理モデルを提案した(雑誌論文3番目)。さらに,聴覚の基底膜をモデル化し、ネオコグニトロン形のニューラルネットワークを構成し,特徴抽出可能であることを明らかにした(雑誌論文1番目)。
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