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現代の半導体技術の発展は、プロセス技術や回路技術の進歩による、ゆらぎ(素子バラツキや雑音(量子雑音やクロストークノイズ、電磁波など)) の要素を極力排除する方針の下に実現してきた。一方、生物はゆらぎを排除せず、むしろ積極的に利用して情報処理を行うことが知られている。そこで本研究では、生物に倣った、ゆらぎを利用する新規情報処理システムの創出に向けた学術的基礎の構築を目的としている。
本年度では次に挙げる二つの研究成果が得られた。
(i)前年度に示した反応拡散セルオートマトンモデルを用いた、「ゆらぎを利用する画像処理システム」の基本アーキテクチャを提案した。そのシミュレーションによる解析とFPGA 実機による基本動作の評価を行いFPGA実装した。大きい画像サイズを扱うには外付けSRAMまたはミドルクラス以上のFPGAを用いることで十分対応できる。
(ii)原理的に脳に近い内部ゆらぎ利用の情報処理機構を解析するために、相互結合する非線形振動子のネットワークを提案した。素子間で伝播する信号が衝突しないように信号伝播の流れを一方向にし、さらに、ネットワーク構造を環状にすることで、ネットワーク内部で常に信号が伝播するようになり、各振動子の出力信号を内部ゆらぎとして利用出来る。このネットワークに共通の閾値下の信号を入力し、出力信号はネットワーク全体の加算平均から求める。一つの素子につながる素子数(内部ゆらぎ量に相当)と入出力相関値の特性から、適度な内部雑音下ではネットワークの性能が向上することを示した。これは、内部雑音を利用して確率共鳴現象が起きているためと考えられる。
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