| 研究課題/領域番号 |
19K11876
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
木村 睦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員教授 (60368032)
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| 研究分担者 |
中島 康彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (00314170)
ZHANG Renyuan 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (00709131)
松田 時宜 龍谷大学, 理工学部, 助教 (30389209)
羽賀 健一 北陸先端科学技術大学院大学, シングルナノイノベーティブデバイス研究拠点, 研究員 (40751920)
徳光 永輔 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (10197882)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ニューロモーフィックシステム / 単一アナログデバイス / アモルファス金属酸化物半導体 / 局所的学習則 / 人工知能 / コンパクト / 低消費電力 |
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| 研究成果の概要 |
人工知能は未来社会の中心技術だが、従来は高機能ハードと複雑ソフトの実行で、巨大サイズと膨大電力が問題である。ニューロモーフィックシステムは脳模倣で小型低電力化が期待できるが、さらに研究を要する。そこで我々は、超小型低電力のリアルシステムの研究を進め、十分な研究成果を得た。
(1)アーキテクチャ：単一アナログシナプス素子（抵抗変化素子・メモリスタ・強誘電体キャパシタ）。デジタル回路からの移行で情報の減少なく小型低電力化。(2)マテリアル：非晶質金属酸化物半導体。構造簡単・製造容易・積層可能の特長で3次元集積システム。(3)アルゴリズム：局所的学習則の修正ヘブ学習則。制御回路が不要で小型低電力化。
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| 自由記述の分野 |
ニューロモーフィックシステム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で、新アーキテクチャ・マテリアル・アルゴリズムを取り入れた中規模ニューロモーフィックシステムを様々なニューラルネット構成で構築し、連想記憶・画像認識・最適化問題などの正常動作をモデリング・論理・回路シミュレーションにより評価し、さらに実機も開発し確認する。また、大規模ニューロモーフィックシステムの動作をシミュレーションで確認し、最終目標の実用的かつ人間の脳と同様な超小型・低パワーの汎用人工知能の実現にむけた可能性も検討する。学術的意義は、アーキテクチャ・マテリアル・アルゴリズムの3つの新アイデアによる総合的・融合的な革新的コンピューティング技術の実現で、社会的意義は小型・低電力化である。
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