| 研究課題/領域番号 |
20H04155
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
石原 亨 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (30323471)
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| 研究分担者 |
塩見 準 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (40809795)
納富 雅也 東京工業大学, 理学院, 教授 (50393799)
増田 豊 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (60845527)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 光コンピューティング |
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| 研究実績の概要 |
本応募課題は、光と電子が密に融合する光電融合集積回路のアーキテクチャと設計技術を構築することにより、光電融合集積回路における遅延-電力-面積のトレードオフ限界を明確にし、光電融合集積回路の最適な構成を明らかにするものである。上記目的のために、下記の３項目に取り組んだ。
1）回路設計段階で光電融合集積回路の遅延、電力、面積を正確に見積もるモデルを構築する。2）光電融合集積回路に対する回路アーキテクチャレベルの設計最適化技術を構築する。3）光電融合集積回路をニューラルネットなどの非ノイマン型演算回路に適用し性能を評価する。上記３項目を目的として、初年度（2020年度）は、光電融合集積回路の回路遅延、消費電力、回路面積の見積もりモデルを作成した。2021年度は応募者が過去に開発した光信号の多重化による並列演算技術および各種低消費電力化手法を光ニューラルネットワーク回路に適用する手法の検討を行った。上記の検討を踏まえて、2022年度は光電融合リカレントニューラルネットワーク（RNN）の設計と評価を行った。RNNを同期式順序回路として実現するために、光変調器の入力容量に電荷を保持するダイナミックラッチを設計した。光を用いた積和演算結果を受光器によって光電変換した後に電子回路で簡単な活性化関数を実現し、その結果をダイナミックラッチに保持する。光電変換によって生成される電荷を入力容量に貯め込む回路構造を用いることで高速かつ超低消費エネルギーなフィードバック回路を実現した。2021年度までに構築した光に基づくベクトル行列積演算回路と上記のダイナミックラッチを融合させることにより光電融合のRNNを実現した。研究成果はIEEEの国際会議と国内の研究会（回路とシステムワークショップ）で発表した。回路とシステムワークショップでの発表は奨励賞を受賞した。現在、ジャーナル論文の執筆準備を進めている。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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