| 研究概要 |
[研究目的]チップ間無線通信を導入した高認知度処理システムの三次元集積アーキテクチャ
21世紀COE研究「テラビット情報ナノエレクトロニクス」における,システム・回路領域の研究計画である.
[特色,独創性,意義]これまで三次元集積技術が研究開発されてきたが、チップ間貫通金属配線、高精度なチップ積層、放熱、歩留まり等の課題を解決できていない。これらを解決するために複数チップ間を広帯域の無線で通信する三次元集積アーキテクチャを提案する.三次元の接続をフレキシブルに再構成可能にして,この特徴を活用して生体処理原理による高適応ビジョンや高度な脳機能の実現を目指す.
1.チップ間無線情報通信方式と三次元集積デバイス設計
1.1 無線による三次元集積チップ間通信技術:ハードウェア構成
(1)ローカル通信:インダクタ対の共振特性を用いてチップ間無線通信を実現.1Gbpsを0.84mWで実現した.
(2)グローバル通信:アンテナをチップ搭載する際の、伝送特性シミュレーションで動作特性,設計条件を確認.
(3)インダクタを用いた超並列の無線チップ間通信の原理実証を達成.
1.2 電磁界とデバイスを統合した設計法 デバイスの電磁波応答の基礎研究,モデル化の基本を構築中.
2.チップ間無線通信を活用した高認知度処理システム
2.1 高い適応能力のビジョンアルゴリズムとシステム化
(1)生体情報処理原理に基づき、複数アルゴリズムによる画像処理のために,階層的多機能画像処理を実現するマルチチップビジョンの機能構成,インタコネクト方法を提案した.
(2)アナデジ融合連想メモリを活用して画像処理の高機能化、高性能,超低電力化を達成した.
(3)異なる処理機能を持っチップを三次元集積して、環境適応ビジョンシステムのプロトタイプを開発.
2チップでの三次元集積プロトタイプの動作を確認した.
2.2 ロボット等における脳機能の処理アルゴリズムとシステム化
(1)脳のモデルを基にアナデジ融合連想メモリとモデル評価方法を研究し,画像認識応用の有効性を実証した.
(2)予測・戦略などの高次脳機能の基礎検討により,強化学習による行動学習のアルゴリズムを考案した.
(3)自立して最適な行動ができるブレインアーキテクチャの基本構想の検討を進めたが,自立行動はまだ困難な状況である.
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